查找热点数据问题（难）| 豆包MarsCode AI刷题cpp求解AI刷题（难）：优先队列之查找热点数据;prior

查找热点数据问题

问题描述

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k，请你用一个字符串返回其中出现频率前 k 高的元素。请按升序排列。

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。

输入

nums: 一个正整数数组
k: 一个整数

返回一个包含 k 个元素的字符串，数字元素之间用逗号分隔。数字元素按升序排列，表示出现频率最高的 k 个元素。

参数限制

1 <= nums[i] <= 10^4
1 <= nums.length <= 10^5
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的给定一个nums数组：int nums[ ],一个整数:k，输出一串字符串。

速成3天python但是算法仍写不习惯，故我写了第一个cpp算法后转译为python，pass~

代码思路（c++）：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 定义一个结构体来存储整数和它的频率
struct NumFreq {
    int num;
    int freq;
    NumFreq(int n, int f) : num(n), freq(f) {}
};

// 定义比较器，用于优先队列
struct Compare {
    bool operator()(const NumFreq& a, const NumFreq& b) const {
        if (a.freq == b.freq) {
            return a.num > b.num; // 频率相同，按整数大小升序
        }
        return a.freq > b.freq; // 按频率升序
    }
};

int main() {
    int nums[100], n, k;
    cout << "Enter the number of elements (n): ";
    cin >> n;

    cout << "Enter the elements: ";
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        cin >> nums[i];
    }

    cout << "Enter the value of k: ";
    cin >> k;

    // 使用哈希表统计每个整数的频率
    unordered_map<int, int> freqMap;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        freqMap[nums[i]]++;
    }

    // 使用优先队列（最小堆）来存储频率和整数
    priority_queue<NumFreq, vector<NumFreq>, Compare> pq;

    // 将频率和整数加入优先队列
    for (const auto& entry : freqMap) {
        pq.push(NumFreq(entry.first, entry.second));
    }

    // 输出前k个整数
    cout << "The top " << k << " elements by frequency are: ";
    for (int i = 0; i < k; ++i) {
        if (pq.empty()) break;
        cout << pq.top().num << " ";
        pq.pop();
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

算法和时间复杂度分析：

使用了最小堆（这里使用c++标准库中的queue中的priority_queue类）对自定义节点的插入和删除算法时间复杂度为O（log2 n）；
使用了无序哈希表unordered_map容器，用哈希表来计数。
关于优先队列具体的实现逻辑，我使用了一个比较器compare

priority_queue<NumFreq, vector<NumFreq>, Compare> pq

第一个参数NumFreq为结构体类型；第二个参数为装载若干结构体的容器，注意这里要引入头文件vector ，compare也是用结构体定义，用来重载运算符‘>’来实现pq内部排序逻辑。

个人心得：

个人感觉MarsCode最好用的一个地方就是在给定题目较长的时候可以通过思路提示，代码提示来先对题目形成一个大概认知，分析测试用例和输出，这一部分的思考得到AI助手的提示，然后把更多的思考和精力放在算法实现和优化的具体逻辑上面，对于想要高效刷题的小白和友友们还是不错滴~

建议：可以让AI帮你写基本思框架，具体代码实现自己上手，又不会用的数据结构和算法可以直接问MarsCode，还是建议多自己思考，可以先自己分析题目，写好重要过程的注释，然后和AI回答作对比，对比一下有哪些地方是自己疏漏的，然后慢慢总结~

最后附上python代码

代码思路（python）：

def solution(nums, k):
    # 统计每个元素的频率
    frequency = {}
    for num in nums:
        if num in frequency:
            frequency[num] += 1
        else:
            frequency[num] = 1
    
    # 按频率排序
    sorted_elements = sorted(frequency.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
    
    #  选择前 k 个频率最高的元素
    top_k_elements = sorted_elements[:k]
    
    # 按升序排列
    top_k_elements.sort(key=lambda item: item[0])
    
    #  返回结果
    result = ','.join(str(item[0]) for item in top_k_elements)
    return result

if __name__ == "__main__":
    #  You can add more test cases here
    print(solution([1, 1, 1, 2, 2, 3], 2) == "1,2")
    print(solution([1], 1) == "1")

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