LeetCode347. 前 K 個高頻元素

347. 前 K 個高頻元素

LeetCode第347号問題:https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements

給定一個非空的整數數組，傳回其中出現頻率前 k 高的元素。

示例 1:

輸入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2

輸出: [1,2]

示例 2:

輸入: nums = [1], k = 1

輸出: [1]

提示：

你可以假設給定的 k 總是合理的，且 1 ≤ k ≤ 數組中不相同的元素的個數。

你的算法的時間複雜度必須優于 O(n log n) , n 是數組的大小。

題目資料保證答案唯一，換句話說，數組中前 k 個高頻元素的集合是唯一的。

你可以按任意順序傳回答案。

解題思路： 使用優先隊列，

維護大小為k的優先隊列

。先使用Map将元素進行頻次統計，把元素和頻次放在一個類對象裡添加進優先隊列，定義優先隊列的優先級，使用頻次進行比較。周遊map，将前k個元素先放進優先隊列中，頻次最低的元素會在隊首，從k+1的元素開始，頻次大于隊首元素，就将隊首出隊，入隊新的元素。最終周遊結束将隊列出隊儲存進大小為k的數組中進行傳回。

// 最小堆
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.TreeMap;

class Solution {

    private class Freq implements Comparable<Freq> {
        // 記錄元素和頻次 作為類對象存入優先隊列
        public int e, freq;

        public Freq(int e, int freq) {
            this.e = e;
            this.freq = freq;
        }

        @Override
        public int compareTo(Freq another) {
            // 頻次低的話優先級高
            if (this.freq < another.freq)
                return -1;
            else if (this.freq > another.freq)
                return 1;
            else
                return 0;
        }

    }

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 對nums中的頻次進行統計
        TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        for (int n : nums) {
            if (!map.containsKey(n))
                map.put(n, 1);
            else
                map.put(n, map.get(n) + 1);
        }

        PriorityQueue<Freq> pq = new PriorityQueue<>();
        for (int key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k)
                pq.add(new Freq(key, map.get(key)));
            else if (map.get(key) > pq.peek().freq) {
                pq.remove();
                pq.add(new Freq(key, map.get(key)));
            }
        }

        int[] arr = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++)
            arr[i] = pq.remove().e;

        return arr;

    }
}
           

對上述代碼進行優化，可以使用優先隊列提供Freq類的比較器。有了比較器可以在Ferq類裡不實作比較方法，也不需要實作Comparable接口。比較器作為優先隊列的參數傳進去。

// 最小堆

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.TreeMap;

class Solution {

    private class Freq {
        // 記錄元素和頻次 作為類對象存入優先隊列
        public int e, freq;

        public Freq(int e, int freq) {
            this.e = e;
            this.freq = freq;
        }
    }

    private class FreqComparator implements Comparator<Freq> {

        @Override
        public int compare(Freq a, Freq b) {
            return a.freq - b.freq;
        }
    }

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 對nums中的頻次進行統計
        TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        for (int n : nums) {
            if (!map.containsKey(n))
                map.put(n, 1);
            else
                map.put(n, map.get(n) + 1);
        }

        PriorityQueue<Freq> pq = new PriorityQueue<>(new FreqComparator());
        for (int key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k)
                pq.add(new Freq(key, map.get(key)));
            else if (map.get(key) > pq.peek().freq) {
                pq.remove();
                pq.add(new Freq(key, map.get(key)));
            }
        }

        int[] arr = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++)
            arr[i] = pq.remove().e;

        return arr;

    }
}
           

進一步優化代碼，給優先隊列傳入比較器，設定一個匿名類，匿名類具有變量捕獲的能力，在類中可以拿到算法中聲明的所有變量。優先隊列中傳入的參數改為Integer，即傳入map的key，那麼比較的是這個參數在map中的頻次。

// 最小堆

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.TreeMap;

class Solution {

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 對nums中的頻次進行統計
        TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        for (int n : nums) {
            if (!map.containsKey(n))
                map.put(n, 1);
            else
                map.put(n, map.get(n) + 1);
        }

        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer a, Integer b) {
                return map.get(a) - map.get(b);
            }
        });
        for (int key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k)
                pq.add(key);
            else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
                pq.remove();
                pq.add(key);
            }
        }

        int[] arr = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++)
            arr[i] = pq.remove();

        return arr;

    }
}
           

将匿名類改寫成lambda表達式

// 最小堆

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.TreeMap;

class Solution {

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 對nums中的頻次進行統計
        TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        for (int n : nums) {
            if (!map.containsKey(n))
                map.put(n, 1);
            else
                map.put(n, map.get(n) + 1);
        }

        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> map.get(a) - map.get(b));
        for (int key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k)
                pq.add(key);
            else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
                pq.remove();
                pq.add(key);
            }
        }

        int[] arr = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++)
            arr[i] = pq.remove();

        return arr;

    }
}