【LeetCode】347. 前K個頻繁出現的元素

問題描述

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

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.

給定一個非空的整數數組，返回k個最常見的元素。
注意:
你可以假設k總是有效的，1≤k≤元素的個數。
你的算法的時間複雜度必須優於O(n log n)，其中n是數組的大小。

例子1:
輸入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
輸出: [1,2]

例子2:
輸入: nums = [1], k = 1
輸出: [1]

 

Python 實現

實現一

最直接的解決思路，使用 dict 或者 map 統計元素出現的頻率，然後選出出現頻率最高的 K 個元素。

class Solution(object):
    def topKFrequent(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: List[int]
        """
        
        if k == len(nums):
            return nums
        
        # Count the frequency with dictionary (key-value pair).
        dic = {}
        for num in nums:
            dic[num] = dic.get(num, 0) + 1
            
        # Sort in ascending order; compare frequency first, then compare the elements itself; reverse into descending order.
        sorted_list_pair = sorted(dic.items(), key=lambda kv:(kv[1], kv[0]), reverse=True)
        l = [element[0] for element in sorted_list_pair]
        return l[:k]

實現二：堆

題目要求算法的時間複雜度必須優於O(n log n)，出現 lon n 其實就提示了可以通過類似樹這樣的二分數據結構求解。在這裏我們可以用元素的出現的頻率作爲 key 來構建堆，然後取出最大的 K 的結點即可。（這裏直接使用 python 的庫實現）

class Solution(object):
    def topKFrequent(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: List[int]
        """
    
        # Method 2: heap.
        count = collections.Counter(nums)   
        return heapq.nlargest(k, count.keys(), key=count.get) 

 

鏈接：https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/