很重點的一道題，是劍指Offer，LeetCode里面常見的另一道題：返回數組里最小/大的K個元素進階版。

同時也是海量數據處理課里講過的一道基礎題，后序還有各種進階的在線解法。

自己有思路但因為語法不夠熟練，參考了討論區的解法寫的程序：涉及到了很多C++基礎知識，值得好好復習。

C++ STL 優先隊列的應用

缺點：最后是倒序輸出的。

class Solution { public://using value_t = pair<int, int>; //不要忘記等號typedef pair<int, int> value_t;// 因為堆中元素不是標準的數據類型 && 要用最小堆，需要定義struct cmp {bool operator() (const value_t& a, const value_t& b) {return a.second > b.second;}}; //結構體定義的分號不可少!!!vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {int n = nums.size();vector<int> ret;if(nums.empty()) return ret; //1-將數組轉換成哈希表unordered_map<int, int> dict;for (auto num : nums) {dict[num] ++;}//2-將哈希表存入最小堆中，將多余的元素彈出，留下的最后k項就是最高頻的k項//using value_t pair<int, int>;priority_queue<value_t, vector<value_t>, cmp> pq;for (auto a : dict) {pq.push(a);if(pq.size() > k) {pq.pop();}}//3-將堆中元素保存到數組中返回,但這樣是倒序輸出的while(!pq.empty()) {ret.push_back(pq.top().first);pq.pop();}return ret;} };

?最大堆：最后是正序輸出的，與最小堆的性能對比見末尾。

class Solution { public://using value_t = pair<int, int>; //不要忘記等號typedef pair<int, int> value_t;// 因為堆中元素不是標準的數據類型 && 要用最小堆，需要定義struct cmp {bool operator() (const value_t& a, const value_t& b) {return a.second < b.second;}}; //結構體定義的分號不可少!!!vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {int n = nums.size();vector<int> ret;if(nums.empty()) return ret; //1-將數組轉換成哈希表unordered_map<int, int> dict;for (auto num : nums) {dict[num] ++;}//2-將哈希表存入最大堆中//using value_t pair<int, int>;priority_queue<value_t, vector<value_t>, cmp> pq;for (auto a : dict) {pq.push(a);}//3-將堆中元素保存到數組中返回,但這樣的倒序輸出的for(int i=0; i<k; i++) {ret.push_back(pq.top().first);pq.pop();}return ret;} };

效率對比：

改用最大堆，最后結果是按照頻率逐高到低排序的，但是建堆的時間復雜度O(n)，空間也是O(n)，取k個元素是O(klogn)，

時間O(n) + O(n) + O(klogn)，空間也是O(n)。

用最小堆時間復雜度：遍歷建哈希表O(n) + 維護一個大小為k的堆O(nlogk)，空間復雜度最壞O(n) + O(k)。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的LeetCode 347：最高频的 K 个元素的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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