题目：给定一个数组，输出 前k个高频元素。
思路：
遍历数组，建立小根堆（小根堆的元素是元组（num,freq），排序规则是每个元素的频率）。
下面使用数组‘heap’，函数’shift_down’,函数‘shift_up’等实现小根堆及其调整（上浮、下沉）。
def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
def shift_down(arr,root,k):# 下沉的原因是，新换了堆顶，我们需要为这个堆顶元素找到它在堆中的正确位置
# k表示目前堆的有效大小
val=arr[root] # root node : <num,freq>
while root<<1 <k:
child=root<<1
if child|1<k and arr[child|1][1]<arr[child][1]:
child|=1
if arr[child][1]<val[1]:
arr[root]=arr[child]
root=child
else:
break
arr[root]=val
def shift_up(arr,child):
# 上浮调整操作，
# 上浮原因是，我们在堆的末尾添加了新元素，我们需要为这个新元素找到它在堆中的正确位置
val=arr[child]
while child>>1 >0 and arr[child>>1][1]>val[1]:
arr[child]=arr[child>>1]
child>>=1
arr[child]=val
stat=collections.Counter(nums)# 清点数组nums中的元素个数
stat=list(stat.items())
heap=[(0,0)] # 用（0，0）做垫底，为了实现在数组中方便找到父子节点之间的联系，如果父节点的索引是root，那么左孩子的索引是root<<1，右孩子的索引是(root<<1)|1。相反地，如果孩子的索引是child，那么父的索引是child>>1
for i in range(k):
heap.append(stat[i])
shift_up(heap,len(heap)-1)
for i in range(k,len(stat)):
if heap[1][1]<stat[i][1]:
heap[1]=stat[i]
shift_down(heap,1,k+1)
return [item[0] for item in heap[1:]]
