LeetCode347. 前 K 个高频元素

347. 前 K 个高频元素

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

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。

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：

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。

解题思路： 使用优先队列，

维护大小为k的优先队列

。先使用Map将元素进行频次统计，把元素和频次放在一个类对象里添加进优先队列，定义优先队列的优先级，使用频次进行比较。遍历map，将前k个元素先放进优先队列中，频次最低的元素会在队首，从k+1的元素开始，频次大于队首元素，就将队首出队，入队新的元素。最终遍历结束将队列出队保存进大小为k的数组中进行返回。

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

class Solution {

    private class Freq implements Comparable<Freq> {
        // 记录元素和频次 作为类对象存入优先队列
        public int e, freq;

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

        @Override
        public int compareTo(Freq another) {
            // 频次低的话优先级高
            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) {
        // 对nums中的频次进行统计
        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;

    }
}
           

对上述代码进行优化，可以使用优先队列提供Freq类的比较器。有了比较器可以在Ferq类里不实现比较方法，也不需要实现Comparable接口。比较器作为优先队列的参数传进去。

// 最小堆

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

class Solution {

    private class Freq {
        // 记录元素和频次 作为类对象存入优先队列
        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) {
        // 对nums中的频次进行统计
        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;

    }
}
           

进一步优化代码，给优先队列传入比较器，设置一个匿名类，匿名类具有变量捕获的能力，在类中可以拿到算法中声明的所有变量。优先队列中传入的参数改为Integer，即传入map的key，那么比较的是这个参数在map中的频次。

// 最小堆

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

class Solution {

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 对nums中的频次进行统计
        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;

    }
}
           

将匿名类改写成lambda表达式

// 最小堆

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

class Solution {

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 对nums中的频次进行统计
        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;

    }
}