leetcode---前K個高頻元素

堆排序

class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 使用字典，統計每個元素出現的次數，元素爲鍵，元素出現的次數爲值
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap();
        for(int num : nums){
            if (map.containsKey(num)) {
               map.put(num, map.get(num) + 1);
             } else {
                map.put(num, 1);
             }
        }
        // 遍歷map，用最小堆保存頻率最大的k個元素
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer a, Integer b) {
                return map.get(a) - map.get(b);
            }
        });
        for (Integer key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k) {
                pq.add(key);
            } else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
                pq.remove();
                pq.add(key);
            }
        }
        // 取出最小堆中的元素
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        while (!pq.isEmpty()) {
            res.add(pq.remove());
        }
        return res;
    }
}

桶排序

//基於桶排序求解「前 K 個高頻元素」
class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
        List<Integer> res = new ArrayList();
        // 使用字典，統計每個元素出現的次數，元素爲鍵，元素出現的次數爲值
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap();
        for(int num : nums){
            if (map.containsKey(num)) {
               map.put(num, map.get(num) + 1);
             } else {
                map.put(num, 1);
             }
        }
        
        //桶排序
        //將頻率作爲數組下標，對於出現頻率不同的數字集合，存入對應的數組下標
        List<Integer>[] list = new List[nums.length+1];
        for(int key : map.keySet()){
            // 獲取出現的次數作爲下標
            int i = map.get(key);
            if(list[i] == null){
               list[i] = new ArrayList();
            } 
            list[i].add(key);
        }
        
        // 倒序遍歷數組獲取出現順序從大到小的排列
        for(int i = list.length - 1;i >= 0 && res.size() < k;i--){
            if(list[i] == null) continue;
            res.addAll(list[i]);
        }
        return res;
    }
}