Leetcode 347.Top K Frequent Elements

xindoo

发布于 2021-01-21 18:08:02

4900

发布于 2021-01-21 18:08:02

Top K Frequent Elements 　　一句话理解题意：输出数组中出现次数对多的ｋ个数。　　在如果用C语言来写这个题目，思路就是先按数的大小排序，然后再用一个结构体数组保存每个数的出现次次数。因为数组已经有序了，所以只需要遍历一次数组就可以获得每个数的出现次数了。结构体如下

strut node 
{
    int num；       //保存数组中的数
    int count；     //这个数出现的次数
}

　　然后对这个结构体数组按照count由大到小排序，返回前k个，此题得解。如果我们排序都用快速排序，最终的时间复杂度是O(nlogn)+O(nlogn)+O(n)，还是O(n*logn)，符合题目要求。但如果使用C语言，我们需要自己写排序算法，自己去开考虑很多细节，而改用Java的话，java自带的各种库函数将大大简化本提的难度。　　我们用map来存储每个数和每个数出现次数的对于关系，然后直接调用Collections的sort方法对map list化后的集合排序，这里我们只需要重载下Comparator类的compare函数即可。我的代码如下。

public class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);
        List<Integer> ans = new ArrayList<Integer>();
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int num:nums) {
            if (map.containsKey(num))
                map.put(num,map.get(num)+1);
            else
                map.put(num,1);
        }
        ArrayList<Map.Entry<Integer, Integer>> list = new ArrayList<Map.Entry<Integer, Integer>>(map.entrySet());
        //因为无法对map容器做排序，所以先要将map转化为list。
        Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<Integer, Integer>>() {
                    @Override
                    public int compare(Map.Entry<Integer, Integer> o1, Map.Entry<Integer, Integer> o2) {
                        if (o1.getValue() == o2.getValue())
                            return o1.getKey() - o2.getKey();
                        return o2.getValue() - o1.getValue();
                    }
                }
        );
        int cnt = 0;
        for (Map.Entry<Integer,Integer> entry:list) {
            ans.add(entry.getKey());
            cnt++;
            if (cnt == k)
                break;
        }
        return ans;
    }
}

　　这里用的map使用hash算法，计算每个数次数的时间复杂度从上文C实现版的O(nlogn)将到O(n)，但排序的时间复杂度还是O(nlogn)，从理论上看，总的时间复杂度是O(n)+O(nlogn)，看起来要比C解法优。但由于Java的各种封装和本身的特性，实际运行时间不一定会少于C的解法，开发便捷程度还是需要以效率来替换的。

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原始发表：2016-05-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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