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C++实现LeetCode之前K个高频元素的示例分析

发布时间:2021-08-10 09:12:51 来源:亿速云 阅读:139 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要为大家展示了“C++实现LeetCode之前K个高频元素的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“C++实现LeetCode之前K个高频元素的示例分析”这篇文章吧。

[LeetCode] 347. Top K Frequent Elements 前K个高频元素

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

Example 1:

Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]

Example 2:

Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]

Note:

  • You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.

  • Your algorithm's time complexity must be better than O(n log n), where n is the array's size.

这道题给了我们一个数组,让统计前k个高频的数字,那么对于这类的统计数字的问题,首先应该考虑用 HashMap 来做,建立数字和其出现次数的映射,然后再按照出现次数进行排序。可以用堆排序来做,使用一个最大堆来按照映射次数从大到小排列,在 C++ 中使用 priority_queue 来实现,默认是最大堆,参见代码如下:

解法一:

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> m;
        priority_queue<pair<int, int>> q;
        vector<int> res;
        for (auto a : nums) ++m[a];
        for (auto it : m) q.push({it.second, it.first});
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            res.push_back(q.top().second); q.pop();
        }
        return res;
    }
};

当然,既然可以使用最大堆,还有一种可以自动排序的数据结构 TreeMap,也是可以的,这里就不写了,因为跟上面的写法基本没啥区别,就是换了一个数据结构。这里还可以使用桶排序,在建立好数字和其出现次数的映射后,按照其出现次数将数字放到对应的位置中去,这样从桶的后面向前面遍历,最先得到的就是出现次数最多的数字,找到k个后返回即可,参见代码如下:

解法二:

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> m;
        vector<vector<int>> bucket(nums.size() + 1);
        vector<int> res;
        for (auto a : nums) ++m[a];
        for (auto it : m) {
            bucket[it.second].push_back(it.first);
        }
        for (int i = nums.size(); i >= 0; --i) {
            for (int j = 0; j < bucket[i].size(); ++j) {
                res.push_back(bucket[i][j]);
                if (res.size() == k) return res;
            }
        }
        return res;
    }
};

以上是“C++实现LeetCode之前K个高频元素的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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