heappop(heap)[1] for _ in range(k)] 代码(Go) func topKFrequent(nums []int, k int) []int { // 统计 nums 中每个数字出现的次数, // 时间复杂度为 O(n) ,空间复杂度为 O(n) numToCnt := make(map[int]int) for _, num := range nums { // num 如果不在 num_to_cnt 中,则...
importjava.util.Map;importjava.util.HashMap;importjava.util.List;importjava.util.ArrayList;classSolution{publicList<Integer>topKFrequent(int[] nums,intk){// 统计元素的频率Map<Integer, Integer> freqMap =newHashMap<>();for(intnum : nums) { freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num,0) +1...
Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example, Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. 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...
Top K Frequent Elements - LeetCode https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/solution/ Python O(n) solution without sort, without heap, without quickselect - LeetCode Discuss https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/discuss/81697/Python-O(n)-solution-without-sort-with...
Leetcode 347.Top K Frequent Elements Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. 题目链接:Top K Frequent Elements 一句话理解题意:输出数组中出现次数对多的k个数。 在如果用C语言来写这个题目,思路就是先按数的大小排序,然后再用一个结构体数组保存每个...
Top K Frequent Element top k 频率的数字 定义一个新结构,按照结构中频率字段排序即可。这里用了map去纪律每个数字的频率,时间复杂度一样,空间复杂度更低。 另外重写了一下快速排序,也可以用堆排,基数排序,实际都差不多。 有人用快排的思想去选择前k个元素,时间复杂度有点高,做了很多重复工作。选择第k个大...
给我们一个整数数组nums和一个整数k,需要返回k个出现频率最高的元素。比如k是1,返回出现频率最高的一个元素,k是2的话,返回出现频率最高和第二高的元素。具体例子如下: 鉴于前几次使用Priority Queue,Heap的经验,这道题心里就有一个使用heap的解法。
遍历 map,将前 k 个数,构造一个小顶堆,从 k 为开始,继续遍历 map,每一个数据出现的频率和小顶堆元素出现的频率进行比较,如果小于堆顶元素,则不作任何处理,如果大于堆顶元素,将这个元素替换掉堆顶元素,再堆化成一个小顶堆。遍历完成后,堆中的数据就是前 k 大的数据。
[leetcode]347. Top K Frequent Elements K个最常见元素 Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: nums = [ ... 最高频的K个单词 · Top K Frequent Words [抄题]: 给一个单词列表,求出这个列表中出现频次最高的K个单词. [思维问题]: 以为已...
Top-k frequent itemsItem frequency trackingSliding windowMany big data applications today require querying highly dynamic and large-scale data streams to find the top-k most frequent items in the most recent window of a specified size at a specific time. This is a challenging problem. We ...