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;
}
};
这题涉及的知识点比较多,所以一时难以理解。
一、出错点
1.不理解要用小顶堆干什么
2.sorry这题我毫无思绪
二、理解后的思路
1.从小到大排就是小顶堆,从大到小排就是大顶堆。
这道题目主要涉及到如下三块内容:
- 要统计元素出现频率
- 对频率排序
- 找出前K个高频元素
首先统计元素出现的频率,这一类的问题可以使用map来进行统计。
然后是对频率进行排序,这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。
三、总结
学习大顶堆、小顶堆的知识点。还有之前出现和用过很多次的map
难呜呜呜,常回来看看,学通知识点~