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一、题目描述
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。
例1：
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
例2：
输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]
进阶： 你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。
二、解题思路
先去看了一波标签，好家伙，数组、哈希表、分治、桶排序、计数、快速选择、排序、堆（优先队列）。其实这道题分两步，先遍历计一遍数然后再排序找出前k大，这里排序最快的方法是建个堆，而JS没有，所有打算用python，转念一想python有个非常适合这道题的数据结构Counter，于是写了个偷懒版的（但是使用堆也算是用轮子，只是封装的程度不同罢了）。
三、AC代码
from collections import Counter
class Solution(object):
def topKFrequent(self, nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: List[int]
"""
c = Counter()
for item in nums:
c[item] += 1
res = [i[0] for i in c.most_common(k)]
return res
四、总结
贴一个比较规整的使用最大堆的答案：
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
//先统计每个数字出现的次数
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num : nums)
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
//最大堆
PriorityQueue<int[]> priorityQueue = new PriorityQueue<>((a, b) -> b[1] - a[1]);
for (int key : map.keySet())
priorityQueue.add(new int[]{key, map.get(key)});
//取堆中最大的k个元素
int[] res = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++)
res[i] = priorityQueue.poll()[0];
return res;
}
作者：数据结构和算法
链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-medium/xvzpxi/?discussion=qfyTUW
