前k个高频元素
347. 前 K 个高频元素
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。
一共有三种不同的题解：
1、把数据存到哈希表中，然后通过哈希表来排序，时间复杂度n*logn
2、大根堆 k*logn
3、小根堆 k*logn
这里的大/小根堆数据结构Java中都是有的，就是 优先队列（PriorityQueue）
第一种解法
public class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
int[] ak = new int[k];
int cnt = 0;
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int len = nums.length;
for (int i = 0; i < len; i++) {
map.put(nums[i], map.getOrDefault(nums[i], 0) + 1);
}
List<Map.Entry<Integer, Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());
list.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));
for (int i = 0; i < k; i++) {
ak[cnt++] = list.get(i).getKey();
}
return ak;
}
}大根堆
public class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
int[] ak = new int[k];
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
//这里是大顶堆
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2)->pair2[1]-pair1[1]);
for(int num : nums){
map.put(num, map.getOrDefault(num,0) +1); //default
}
for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()){
pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
}
for(int i =0;i<k;i++){
ak[i] = pq.poll()[0];
}
return ak;
}
}3、小根堆
public class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
int[] ak = new int[k];
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
//这里是大顶堆
// PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2)->pair2[1]-pair1[1]);
//小根堆
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2)->pair1[1]-pair2[1]);
for(int num : nums){
map.put(num, map.getOrDefault(num,0) +1); //default
}
for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()){
// pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
if(pq.size()<k){//小顶堆元素个数小于k个时直接加
pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
}else{
if(entry.getValue()>pq.peek()[1]){
//当前元素出现次数大于小顶堆的根结点(这k个元素中出现次数最少的那个)
pq.poll();
//弹出队头(小顶堆的根结点),即把堆里出现次数最少的那个删除,留下的就是出现次数多的了
pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
}
}
}
for(int i =k-1;i >=0 ;i--){
ak[i] = pq.poll()[0];
}
return ak;
}
}239. 滑动窗口最大值
力扣题目链接(opens new window)
给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回滑动窗口中的最大值。
因为刚学到了优先队列，想的是直接用这个优先队列暴力破解，但是没有想到的是数据量确实太大了，直接失败了。
后面真正解法是：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-737226.html
自己定义一个类，然后类中定义一个变量，双向队列，然后模拟优先队列的方法来实现文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-737226.html
class myQueue{
//这里是双端队列，双向队列是指该队列两端的元素既能入队（offer）也能出队(poll)
Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
void poll(int val){
if(!deque.isEmpty() && deque.peek() == val)
deque.poll();
}
void add(int val){
while (!deque.isEmpty() && val > deque.getLast()) {
deque.removeLast();
}
deque.add(val);
}
int peek(){
return deque.peek();
}
}
class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
if (nums.length == 1) {
return nums;
}
int len = nums.length - k + 1;
//存放结果元素的数组
int[] res = new int[len];
int cnt = 0;
myQueue myQueue = new myQueue();
//先将前k的元素放入队列
for (int i = 0; i < k; i++) {
myQueue.add(nums[i]);
}
res[cnt++] = myQueue.peek();
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
//滑动窗口移除最前面的元素，移除是判断该元素是否放入队列
myQueue.poll(nums[i - k]);
//滑动窗口加入最后面的元素
myQueue.add(nums[i]);
//记录对应的最大值
res[cnt++] = myQueue.peek();
}
return res;
}
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