前 K 个高频元素(C#)

前 K 个高频元素(C#),第1张

前 K 个高频元素(C#) 题目

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

力扣

示例 1:

输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
示例 2:

输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]
 

提示:

1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
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

 在c++中,这道题可以直接用优先级队列来写(后面会贴出c++版本),但在c#中没有优先队列,而自己实现也太麻烦,在面试笔试时太浪费时间,所以采用其他方法来解决。

思路

由于需要比较的是元素出现的次数,而且还需要记录哪个元素对应出现多少次,因此很容易想到用字典来保存,其中元素为key,次数为value,对字典的每一项进行value比较排序即可。时间复杂度为O(nlogn)(c#的sort底层好像是快排+堆排的)

public class Solution
{
    public int[] TopKFrequent(int[] nums, int k)
    {
        // return nums.GroupBy(x => x).OrderByDescending(x => x.Count()).Take(k).Select(x=>x.Key).ToArray();
        Dictionary dict = new Dictionary();
        int[] res = new int[k];
        foreach(int i in nums) // 统计次数 
            if (dict.ContainsKey(i)) dict[i]++;
            else dict[i] = 1;
        // 按照出现频率排序
        List> list = new List>(dict);
        list.Sort((x, y) => -x.Value.CompareTo(y.Value));
        // 填充结果
        for(int i = 0; i < k; i++) res[i] = list[i].Key; 

        return res;
    }
}

附C++版本(Carl哥的源码)

// 时间复杂度:O(nlogk)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair& lhs, const pair& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector topKFrequent(vector& nums, int k) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map map; // map
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }

        // 对频率排序
        // 定义一个小顶堆,大小为k
        priority_queue, vector>, mycomparison> pri_que;

        // 用固定大小为k的小顶堆,扫面所有频率的数值
        for (unordered_map::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            if (pri_que.size() > k) { // 如果堆的大小大于了K,则队列d出,保证堆的大小一直为k
                pri_que.pop();
            }
        }

        // 找出前K个高频元素,因为小顶堆先d出的是最小的,所以倒叙来输出到数组
        vector result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = pri_que.top().first;
            pri_que.pop();
        }
        return result;

    }
};
参考

代码随想录

力扣原题的题解

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/zaji/5594006.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-12-15
下一篇 2022-12-15

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存