vs中可以用新建项目来做网站吗,自己做网站花钱么,中铁建设门户网登录忘记密码,网站设计公司建设网站前K个高频元素
https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/
描述
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k #xff0c;请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1
输入: nums [1,1,1,2,2,3], k 2
输出: [1,2]示例 2
输入: num…前K个高频元素
https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/
描述
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1
输入: nums [1,1,1,2,2,3], k 2
输出: [1,2]示例 2
输入: nums [1], k 1
输出: [1]提示
1 nums.length 1 0 5 10^5 105k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]题目数据保证答案唯一换句话说数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的
进阶
你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) 其中 n 是数组大小。
算法实现
1 使用堆排序
class MinHeap {heap: Recordstring, any[] [];// 交换节点位置swap(i1, i2) {[this.heap[i1], this.heap[i2]] [this.heap[i2], this.heap[i1]];}// 获得父节点getParentIndex(i) {return (i - 1) 1;}// 获取左子节点getLeftIndex(i) {return (i 1) 1; // 极客写法}// 获取右子节点getRightIndex(i) {return (i 1) 2;}// 向上移动shiftUp(index) {// 如果到了堆顶元素index是0则不要再上移了if(!index) {return;}let parentIndex this.getParentIndex(index)if(this.heap[parentIndex]?.value this.heap[index].value) {this.swap(parentIndex, index)this.shiftUp(parentIndex)}}// 下移shiftDown(index) {// 边界1如果到了堆尾元素则不要再下移了if(index this.heap.length - 1) {return;}const size this.size();const leftIndex this.getLeftIndex(index);const rightIndex this.getRightIndex(index);if (leftIndex size this.heap[leftIndex]?.value this.heap[index].value) {this.swap(leftIndex, index);this.shiftDown(leftIndex);}// 注意这里的 this.heap[index].value 和上面重复不能使用变量因为上个if中存在 swap 和 shiftDown, 使用变量有可能出问题if (rightIndex size this.heap[rightIndex]?.value this.heap[index].value) {this.swap(rightIndex, index);this.shiftDown(rightIndex);}}// 插入insert(value) {this.heap.push(value);this.shiftUp(this.heap.length - 1);}// 删除堆顶pop() {// pop()方法删除数组最后一个元素并返回赋值给堆顶this.heap[0] this.heap.pop();// 对堆顶重新排序this.shiftDown(0);}// 获取堆顶peak() {return this.heap[0];}// 获取堆的大小size() {return this.heap.length;}
}function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {let map new Map();nums.forEach(n {map.set(n, map.has(n)? map.get(n) 1 : 1);})const h new MinHeap();map.forEach((value, key) {h.insert({value, key});// 保证堆的尺寸是k(h.size() k) h.pop();})return h.heap.map(a a.key);
}这里改造了之前的 MinHeap 最小堆类原来是值比较现在是对象的比较
2 使用字典
function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {let map new Map();nums.forEach(n {map.set(n, map.has(n)? map.get(n) 1 : 1);})// console.log(map); // 这是一个map结构// console.log(Array.from(map)); // 将map转换为二维数组[[值, 频率], [值, 频率]] 这是无序的// 对Array.from(map)产生的二维矩阵进行频率的排序const list Array.from(map).sort((a,b) b[1] - a[1])return list.slice(0, k).map(i i[0]); // 返回按频率排序的前K个元素值
}统计每个元素出现的次数(频率)通过Map结构来处理分析时间复杂度O(nlogn)一个forEach循环O(n)原生sort排序O(nlogn)总体来说O(nlogn)如果题目要求返回的前K个高频元素不考虑顺序我们一下就要想到用堆排序
