备注:在 LeetCode 中的运行时间也不是特别慢。 Java 实现 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...
之后,我们返回 items 列表中的前 k个元组的key即可。 3 Python 解题代码 其实小根堆也可以结合 Counter 字典(官方解法一:哈希表+排序),所以我们先演示 Counter。 3.1 Counter - 哈希表+排序 解题代码 ## LeetCode 692E - The K Frequent Word - Counter,字典数据结构 from typing import List from collections...
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...
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,则初始化为 0 , // 然后对 num 的出现次数加 1 numToCn...
解法3: 最大堆max heap,Time: O(n * log k),其中k为独立元素的个数, Space: O(n)。 1. 先用Hash map统计所有数字出现的次数。 2. 建立一个大小为k的最大堆max heap,遍历map,将出现次数和数字组成的pair推到heap中,堆顶为出现次数最多的pair,遍历结束后,把heap中的元素从堆顶一个个的取出即可。
FindHeaderBarSize FindTabBarSize FindBorderBarSize Given an integer arraynumsand an integerk, returnthekmost frequent elements. You may return the answer inany order. Example 1: Input:nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2Output:[1,2]
[leetcode] 347. Top K Frequent Elements Description Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: AI检测代码解析 nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 1. Output: AI检测代码解析 [1,2]
Input:["i","love","leetcode","i","love","coding"],k=2 Output:["i","love"] Explanation:"i"and"love"are the two most frequent words. Notethat"i"comes before"love"due to a lower alphabetical order. Example 2: Input:["the","day","is","sunny","the","the","the","sunny",...
Top K 问题是面试中非常常考的算法题。 8 Leetcode 上这两题大同小异,这里以第一题为例。 image 题意: 给一组词,统计出现频率最高的 k 个。 比如说 “I love leetcode, I love coding” 中频率最高的 2 个就是 I 和 love 了。 有同学觉得这题特别简单,但其实这题只是母题,它可以升级到<span sty...
前K 个高频元素 可以建立一个字典,然后对字典进行排序,也可以建立一个堆。解法1: class Solution: def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: Dict = {} for num in nums: if num not in Dict: Dict[num] = 1 else: Dict[num] += 1 temp = list(Dict.items()) ...