原题链接
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思路:这道题目主要涉及到如下三块内容:

1.要统计元素出现频率
2.对频率排序
3.找出前K个高频元素

在这道题中使用map来统计所有元素出现的频率,用优先队列的小顶堆来进行排序,把频率低的元素出队,剩下的是频率前k高的元素,最后输出即可

具体实现代码:

// 时间复杂度:O(nlogk)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }

        // 对频率排序
        // 定义一个小顶堆,大小为k
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;

        // 用固定大小为k的小顶堆,扫面所有频率的数值
        for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            if (pri_que.size() > k) { // 如果堆的大小大于了K,则队列弹出,保证堆的大小一直为k
                pri_que.pop();
            }
        }

        // 找出前K个高频元素,因为小顶堆先弹出的是最小的,所以倒序来输出到数组
        vector<int> result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = pri_que.top().first;
            pri_que.pop();
        }
        return result;

    }
};

补充:优先队列的大小顶堆知识:

优先队列参数说明:

template <typename T, typename Container=std::vector<T>, typename Compare=std::less<T>> class priority_queue
参数1:要存入队列的数据类型
参数2:用来保存参数1的容器;
参数3:决定是大顶堆还是小顶堆(默认)

自带的大小顶堆,当为greater时是小顶堆,less为大顶堆

优先队列默认是大顶堆,即元素值最大在前面,所以要修改为小顶堆的话要改成greater

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自定义优先队列

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