前言

当题目需要有序性时，果断排序，可二分快速寻找答案，或是利用有序性快速判定，如双指针等等。除此之外，小根堆和大根堆是取K个的利器，原型基于树状数组–堆结构。

一、前K个高频元素

二、小根堆&大根堆

1、O(KlogN)大根堆

// 前K个高频元素
// 当需要有序性的时候，果断排序。
public class TopKFrequent {// O(KlogN)，让大顶堆不断出K个元素。public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {// 先预处理数据。Map<Integer, Integer> m = new HashMap<>();for (int num : nums) m.put(num, m.getOrDefault(num, 0) + 1);// 把所有数据装入大顶堆。Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = m.entrySet();PriorityQueue<int[]> que = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2[1] - o1[1]);for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : entries) {que.offer(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});}int[] r = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {r[i] = que.poll()[0];}return r;}
}

2、O(NlogK)小根堆

// O(NlogK)，让小顶堆的元素不超过K个。
class TopKFrequent2 {public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {// 先预处理数据。Map<Integer, Integer> m = new HashMap<>();for (int num : nums) m.put(num, m.getOrDefault(num, 0) + 1);// 把数据装入小顶堆。Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = m.entrySet();PriorityQueue<int[]> que = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(o -> o[1]));for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : entries) {// 让堆中的元素不超过K个。if (que.size() == k && que.peek()[1] < entry.getValue()) que.poll();if (que.size() != k) que.offer(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});}//遍历小顶堆所有元素int[] r = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) r[i] = que.poll()[0];return r;}
}

总结

1）当需要有序性的时候，果断排序。

2）小根堆和大根堆的基本使用场景和方式，Java中又现成的API，即优先队列PriorityQueue类。

参考文献

[1] LeetCode 前K个高频元素

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前K个高频元素[小根堆和大根堆的使用]

小根堆

前言

一、前K个高频元素

二、小根堆&大根堆

1、O(KlogN)大根堆

2、O(NlogK)小根堆

总结

参考文献

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