leetcode347 Top K Frequent Elements

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Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.
Example 1:
Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]
Example 2:
Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]
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用dict实现的木桶排序
解法一：木桶+sort
解法二：木桶+heap(堆)
解法三：维护一个n-k的最大堆((有局限性,如果是第k大,会出问题))。此题是前k大的都append里面了
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class Solution1:
    def topKFrequent(self, nums, k):
        count_list = dict()
        res = []
        for num in nums:
            count_list[num] = count_list.get(num, 0) + 1
        #如果count_list[num]没有value,则value是0,否则是value+1
        #dict.get(key, default=None)
        #key -- 字典中要查找的键。
        #default -- 如果指定键的值不存在时，返回该默认值。
        t = sorted(count_list.items(), key=lambda l: l[1], reverse=True)
        #sorted(iterable, key=None, reverse=False)  返回的是一个list
        #iterable -- 可迭代对象
        #key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可         #迭代对象中的一个元素来进行排序。
        #lambda 输入l是(key,value),输出l[1]是value. 可以理解l[0]是key
        #reverse -- 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
        for i in range(k):
            res.append(t[i][0]) # t[i][0]表示第i个tuple的第1个元素,t[i][1]则表示第二个元素
        return res

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解法二：木桶+heap
python heap
nums = [2, 3, 5, 1, 54, 23, 132]
heap = []
for num in nums:
    heapq.heappush(heap, num)  # 第一种加入堆
heapq.heapify(nums)  #第二种生成堆
print([heapq.heappop(heap) for _ in range(len(nums))])  # 堆排序结果
nums = [1, 3, 4, 5, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums))   [5, 4, 3]
print(heapq.nsmallest(3, nums))  [1, 2, 3]
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class Solution2:
    def topKFrequent(self, nums, k):
        import heapq
        count_list = dict()
        for num in nums:
            count_list[num] = count_list.get(num, 0) + 1
        p = list()  #存储堆排序后的结果
        for i in count_list.items():
            heapq.heappush(p, (i[1], i[0]))  #加入堆，每个结点是个tuple(,)
        return [i[1] for i in heapq.nlargest(k, p)] #这里的i[1] 其实是上一行的i[0]
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堆默认root是最小值
解法三：维护一个n-k的最大堆(有局限性,最大的值最后入堆,会出问题)
最大堆需要将最小堆的值取反
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class Solution3:
    def topKFrequent(self, nums, k):
        import heapq
        count_list = dict()
        for num in nums:
            count_list[num] = count_list.get(num, 0) + 1
        p = list()
        res = list()
        for i in count_list.items():
            heapq.heappush(p, (-i[1], -i[0])) #bug前面没写heapq
            if len(p) > len(count_list) - k:
                _, val = heapq.heappop(p) #bug前面没写heapq
                res.append(-val)
        return res