这篇文章主要介绍了LeetCode如何解决前K个高频元素问题，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。
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输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]提示：
你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。
题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。
你可以按任意顺序返回答案。首先遍历整个数组，并使用哈希表记录每个数字出现的次数，并形成一个「出现次数数组」。找出原数组的前 kk 个高频元素，就相当于找出「出现次数数组」的前 kk 大的值。
最简单的做法是给「出现次数数组」排序。但由于可能有 O(N)O(N) 个不同的出现次数（其中 NN 为原数组长度），故总的算法复杂度会达到 O(N\log N)O(NlogN)，不满足题目的要求。
在这里，我们可以利用堆的思想：建立一个小顶堆，然后遍历「出现次数数组」：
如果堆的元素个数小于 kk，就可以直接插入堆中。
如果堆的元素个数等于 kk，则检查堆顶与当前出现次数的大小。如果堆顶更大，说明至少有 kk 个数字的
出现次数比当前值大，故舍弃当前值；否则，就弹出堆顶，并将当前值插入堆中。
遍历完成后，堆中的元素就代表了「出现次数数组」中前 kk 大的值
class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> occ = new HashMap<Integer,Integer>();
for (int num : nums) {
occ.put(num,occ.getOrDefault(num,0)+1);
}
PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return o1[1] - o2[1];
}
});
for (Map.Entry<Integer, Integer> integerIntegerEntry : occ.entrySet()) {
int num = integerIntegerEntry.getKey();
int count = integerIntegerEntry.getValue();
if(queue.size() == k){
if(queue.peek()[1] < count){
queue.poll();
queue.offer(new int[]{num,count});
}
}else {
queue.offer(new int[]{num,count});
}
}
int[] ret = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) {
ret[i] = queue.poll()[0];
}
return ret;
}
}感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“LeetCode如何解决前K个高频元素问题”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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