leetcode347. 前 K 个高频元素（堆）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/

题目

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

用例

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：

1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
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

进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。

思路

先用hash表存储数和出现频率

方法1
数组排序 取最大

class Solution {
public:
    void qsort(vector<pair<int, int>>& v, int start, int end, vector<int>& ret, int k) {
        int picked = rand() % (end - start + 1) + start;
        swap(v[picked], v[start]);

        int pivot = v[start].second;
        int index = start;
        for (int i = start + 1; i <= end; i++) {
            if (v[i].second >= pivot) {
                swap(v[index + 1], v[i]);
                index++;
            }
        }
        swap(v[start], v[index]);

        if (k <= index - start) {
            qsort(v, start, index - 1, ret, k);
        } else {
            for (int i = start; i <= index; i++) {
                ret.push_back(v[i].first);
            }
            if (k > index - start + 1) {
                qsort(v, index + 1, end, ret, k - (index - start + 1));
            }
        }
    }

    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> occurrences;
        for (auto& v: nums) {
            occurrences[v]++;
        }

        vector<pair<int, int>> values;
        for (auto& kv: occurrences) {
            values.push_back(kv);
        }
        vector<int> ret;
        qsort(values, 0, values.size() - 1, ret, k);
        return ret;
    }
};

方法2
堆 优先队列 难点在于如何构建仿函数
时间O（nlogk）
空间O（n）

class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }

        // 对频率排序
        // 定义一个小顶堆，大小为k
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;

        // 用固定大小为k的小顶堆，扫面所有频率的数值
        for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            if (pri_que.size() > k) { // 如果堆的大小大于了K，则队列弹出，保证堆的大小一直为k
                pri_que.pop();
            }
        }

        // 找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒叙来输出到数组
        vector<int> result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = pri_que.top().first;
            pri_que.pop();
        }
        return result;

    }
};