【leetcode100】前K个高频元素
1、题目描述
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]
2、初始思路
2.1 思路
全排列,首先使用字典存储每个数字出现的次数,然后对字典按照出现次数进行排序后输出。
2.2 完整代码
class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:dic = {}for num in nums:if num in dic.keys():dic[num] += 1else:dic[num] = 1#print(dic)dic = sorted(dic.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)#print(dic)ans = []for i in range(k):ans.append(dic[i][0])return ans
2.3 注意点!
(1)时间复杂度为O(nlog n),不满足题目中要求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。
(2)对字典存储数字出现次数掌握不熟练,可以简化代码:
dic = Counter(nums)
3 优化算法1
3.1 思路
使用堆的前K个元素的思路进行求解,时间复杂度为O(nlog k)。
3.2 代码
class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:heap = []dic = Counter(nums)for num, count in dic.items():heapq.heappush(heap, (count, num))if len(heap) > k:heapq.heappop(heap)return [heap[i][1] for i in range(len(heap))]
3.3 补充知识
为更好地使用堆,本文对堆进行了整理,具体如下:
4 优化算法2
4.1 思路
使用heapq的函数heapq.nlargerst,时间复杂度为O(nlog k)。
4.2 代码
class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:dic = Counter(nums)res = heapq.nlargest(k, dic.items(), key = lambda x:x[1])return [res[i][0] for i in range(k)]
4.3 补充知识
heapq.nlargest(n, iterable) 用于从可迭代对象(如列表、元组等)中提取 前 n 个最大元素,返回一个包含这些元素的列表(按从大到小排列)。
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