LeetCode笔记:347. Top K Frequent Elements

问题:

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.
For example,
Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].
Note:

  • You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.
  • Your algorithm's time complexity must be better than O(n log n), where n is the array's size.

大意:

给出一个非空的整型数组,返回最频繁的k个元素。
例子:
给出 [1,1,1,2,2,3] 和 k = 2,返回 [1,2]。
注意:

  • 你可以假设k始终是有效的,1 ≤ k ≤ 不同的元素数。
  • 你的算法时间复杂度要少于O(nlogn),n是数组的尺寸。

思路:

我们要知道哪些数字出现的最多,以及对应的次数,肯定要先遍历一遍并记录下各个数字出现的次数,这里我们用一个HashMap来记录,数字为key,值为它们出现的次数。

接着循环查找出现的最多、次多...的数字,并添加到结果中去。

代码(Java):

public class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
        
        Map<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (map.containsKey(nums[i])) {// 记录过
                String numStr = map.get(nums[i]);
                int num = Integer.valueOf(numStr).intValue();
                num ++;
                map.put(nums[i], String.valueOf(num));
            } else {// 没记录过
                map.put(nums[i], "1");
            }
        }
        
        int[] keyArr = new int[map.size()];
        int[] valueArr = new int[map.size()];
        int[] used = new int[map.size()];
        int index = 0;
        for (Integer key : map.keySet()) {  
            keyArr[index] = key;
            System.out.println(key);
            valueArr[index] = Integer.valueOf(map.get(key)).intValue();
            System.out.println(map.get(key));
            index ++;
        }  
        
        List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
        while (k > 0) {
            int biggest = 0;
            for (int i = 0; i < used.length; i++) {
                if (used[i] != 1) {
                    biggest = i;
                    break;
                }
            }
            for (int i = 0; i < valueArr.length; i++) {
                if (valueArr[i] > valueArr[biggest] && used[i] != 1) biggest = i;
            }
            result.add(keyArr[biggest]);
            k --;
            used[biggest] = 1;
        }
        
        return result;
        
    }
}

合集:https://github.com/Cloudox/LeetCode-Record


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