【LeetCode】347. Top K Frequent Elements 前 K 个高频元素（Medium）（JAVA）

题目地址: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/

题目描述：

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

Example 1:

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

Example 2:

Input: nums = [1], k = 1Output: [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.
• It’s guaranteed that the answer is unique, in other words the set of the top k frequent elements is unique.
• You can return the answer in any order.

题目大意

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。

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。

解题方法

1. 先用 map 把 nums[i] 和对应出现的次数存起来
2. 然后就区最大 k 值的问题了，用一个最小堆，来取最大的 k 个值
3. 这里用了 java 的 PriorityQueue 优先队列，前 K 个元素直接放进去，K 个之后的元素，如果堆顶元素的个数比当前元素个数小，把堆顶元素取出，把当前元素放进去

class Solution {    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();        for (int i = 0; i < nums.length; i  ) {            Integer temp = map.get(nums[i]);            if (temp == null) {                map.put(nums[i], 1);            } else {                map.put(nums[i], 1   temp);            }        }        PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>(k, (a, b) -> (a[1] - b[1]));        int count = 0;        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry: map.entrySet()) {            if (count < k) {                queue.offer(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});                count  ;            } else if (queue.peek()[1] < entry.getValue()) {                queue.poll();                queue.offer(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});            }        }        int[] res = new int[k];        for (int i = res.length - 1; i >= 0; i--) {            res[i] = queue.poll()[0];        }        return res;    }}

执行耗时:13 ms,击败了94.69% 的Java用户
内存消耗:40.8 MB,击败了97.34% 的Java用户

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