• 前 K 个高频元素告诉你桶排序有啥用


    
     

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    今天分享的题目来源于 LeetCode 上第 347 号问题:前 K 个高频元素。题目难度为 Medium,目前通过率为 56.9% 。


    题目描述



    给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素。

    示例 1:

    输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2输出: [1,2]
    输出: [1,2]

    示例 2:

    输入: nums = [1], k = 1输出: [1]
    输出: [1]

    说明:



    题目解析



    解法一:最小堆

    题目最终需要返回的是前 k 个频率最大的元素,可以想到借助堆这种数据结构,对于 k 频率之后的元素不用再去处理。

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    具体操作为:

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    堆中的元素就是前 k 个频率最大的元素

    代码如下:

    class Solution {    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {        // 使用字典,统计每个元素出现的次数,元素为键,元素出现的次数为值        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);             }        }        // 遍历map,用最小堆保存频率最大的k个元素        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;    }}
        public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
            // 使用字典,统计每个元素出现的次数,元素为键,元素出现的次数为值
            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);
                 }
            }
            // 遍历map,用最小堆保存频率最大的k个元素
            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;
        }
    }

    复杂度分析

    解法二:桶排序法

    首先依旧使用哈希表统计频率,统计完成后,创建一个数组,将频率作为数组下标,对于出现频率不同的数字集合,存入对应的数组下标即可。

    640?wx_fmt=jpeg

    代码实现如下:

    //基于桶排序求解「前 K 个高频元素」class Solution {    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {        List<Integer> res = new ArrayList();        // 使用字典,统计每个元素出现的次数,元素为键,元素出现的次数为值        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        //将频率作为数组下标,对于出现频率不同的数字集合,存入对应的数组下标        List<Integer>[] list = new List[nums.length+1];        for(int key : map.keySet()){            // 获取出现的次数作为下标            int i = map.get(key);            if(list[i] == null){               list[i] = new ArrayList();            }             list[i].add(key);        }        // 倒序遍历数组获取出现顺序从大到小的排列        for(int i = list.length - 1;i >= 0 && res.size() < k;i--){            if(list[i] == null) continue;            res.addAll(list[i]);        }        return res;    }}
    class Solution {
        public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
            List<Integer> res = new ArrayList();
            // 使用字典,统计每个元素出现的次数,元素为键,元素出现的次数为值
            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
            //将频率作为数组下标,对于出现频率不同的数字集合,存入对应的数组下标
            List<Integer>[] list = new List[nums.length+1];
            for(int key : map.keySet()){
                // 获取出现的次数作为下标
                int i = map.get(key);
                if(list[i] == null){
                   list[i] = new ArrayList();
                } 
                list[i].add(key);
            }

            // 倒序遍历数组获取出现顺序从大到小的排列
            for(int i = list.length - 1;i >= 0 && res.size() < k;i--){
                if(list[i] == nullcontinue;
                res.addAll(list[i]);
            }
            return res;
        }
    }

    复杂度分析


    END

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