题目要求 1 2 3 4 5 6 7 8 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.
假设有一个非空的整数数组,从中获得前k个出现频率最多的数字。
思路和代码 这里有一个额外要求即时间复杂度要优于O(n log n),也就是说我们无法采用先排序再顺序计算的方式来进行统计, 因为最好的排序算法其平均的时间复杂度也需要O(n log n)。 那么有没有别的方法可以让我们达到更好的效率呢?
这里的核心思路是桶排序,我们通过使用n+1个桶(其中第i个桶代表出现i次的数据)来汇拢每个数字出现的次数。 先用HashMap来统计出现次数,然后将其丢到对应的桶中,最后从最高的桶开始向低的桶逐个遍历,取出前k个频率的数字。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 public List<Integer> topKFrequent (int [] nums, int k) { List<Integer>[] buckets = new List [nums.length + 1 ]; Map<Integer, Integer> frequency = new HashMap <Integer, Integer>(); for (int num : nums){ frequency.put(num, frequency.getOrDefault(num, 0 ) + 1 ); } for (int key : frequency.keySet()){ int frequencyOfKey = frequency.get(key); if (buckets[frequencyOfKey] == null ){ buckets[frequencyOfKey] = new ArrayList <Integer>(); } buckets[frequencyOfKey].add(key); } List<Integer> result = new ArrayList <Integer>(); for (int i = buckets.length-1 ; i>=0 && k>result.size() ; i--){ if (buckets[i] != null ){ result.addAll(buckets[i]); } } return result; }