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347.前k个高频元素 ​

难度：中等

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。

示例 1:

输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]

示例 2:

输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]

提示：

  • 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

**进阶：**你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(nlogn)，其中 n 是数组大小。

暴力排序法 ​

解题思路 ​

暴力做法是使用 HashMap 来遍历一遍数组，得到每个元素和对应的出现频率，再根据 HashMap 的 value 值来进行降序排序，返回排序后前 k 个键值对的 key 即可。

代码展示 ​

java
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
    int ln = nums.length;
    int[] result = new int[k];
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    // 使用 HashMap 统计每个元素的频率
    for (int i = 0; i < ln; i++) {
        int x = nums[i];
        map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
    }

    // 创建一个列表，存放 Map 的条目，然后根据频率进行降序排序
    List<Map.Entry<Integer, Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());
    // Comparator 接口用于定义对象之间的比较规则，其约定如下：
    // 返回值为负数，则第一个参数排在前面
    // 返回值为正数，则第一个参数排在后面
    list.sort((a, b) -> b.getValue() - a.getValue());

    // 获取前 k 个高频元素
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        result[i] = list.get(i).getKey();
    }
    return result;
}

时间复杂度：O(n logn)，主要由排序步骤决定。

空间复杂度：O(n)

在不调用 list.sort() 的情况下，可以发现使用常规的排序算法，甚至快速排序都无法满足题目的要求，它们的时间复杂度都大于或者等于 O(nlog⁡n)，而题目要求算法的时间复杂度必须优于 O(n log n)。

堆（优先级队列） ​

堆是一种常用的树形结构，它是一种特殊的完全二叉树。

树中每个结点的值都不小于（或不大于）其左右孩子的值，这一特性称之为堆序性。

因此，在一个堆中，根节点是最大（或最小）节点。如果根节点最小，称之为小顶堆（或小根堆），如果根节点最大，称之为大顶堆（或大根堆）。

但堆的左右孩子没有大小的顺序。

堆的存储结构 ​

堆一般都用数组来存储，i 节点的父节点下标就为 ( i – 1 ) / 2 。i 节点的左右子节点下标分别为 2 ∗ i + 1 和 2 ∗ i + 2。

堆的操作 ​

  • 建立：以最小堆为例，如果以数组存储元素时，一个数组具有对应的树表示形式，但树并不满足堆的条件，需要重新排列元素，可以建立“堆化”的树。
  • 插入：每次插入都是将一个新元素插入到数组末尾，如果新构成的二叉树不满足堆的性质，我们需要将新元素 上浮 到数组末尾到堆顶的路径上（和父节点交换位置），直到找到属于自己的位置。
  • 删除：删除一个元素总是发生在堆顶，因为堆顶的元素是最小的（小顶堆中）。数组中最后一个元素用来填补空缺位置，然后对顶部元素进行 下沉，如果左右孩子有比自己小的，则选择 最小 的那个进行交换。重复进行下沉操作，以满足堆的条件。

堆排序 ​

堆排序的基本思想是：

  1. 将待排序的序列构造成一个大顶堆，根据大顶堆的性质，我们可知当前堆的根节点（堆顶）就是序列中最大的元素；
  2. 将堆顶元素和最后一个元素交换，然后将剩下的节点重新构造成一个大顶堆；
  3. 重复步骤2，如此反复，从第一次构建大顶堆开始，每一次构建，我们都能获得一个序列的最大值，然后把它放到大顶堆的尾部。最终我们将得到一个有序序列。

优先级队列 ​

优先级队列，其实就是一个 披着队列外衣的堆，因为优先级队列的接口只有：从队头取元素 和 从队尾添加元素，所以看起来就是一个队列。

优先级队列的内部元素会依照元素的权值来自动排列。

解题思路 ​

在这个问题中，我们使用小顶堆（最小堆）而不是大顶堆（最大堆）的原因是效率和实用性。我们的目标是找出数组中出现频率最高的 k 个元素。考虑以下几点：

  1. 堆的大小控制：当使用小顶堆时，堆的大小可以被限制为 k（大顶堆做这道题则需要对所有 n 个元素构建一个堆，随后执行 k 次删除操作来获取 k 个最高频元素）。这意味着，一旦堆的大小超过 k，我们可以删除堆顶的元素（即当前频率最低的元素）。通过这种方式，堆内只需要保持着当前频率最高的 k 个元素。
  2. 减少堆操作：在使用小顶堆时，你只需要对 n 个元素各执行一次堆操作（即添加操作，可能跟随一个删除操作）。而使用大顶堆则需要对所有 n 个元素构建一个堆，随后执行 k 次删除操作来获取 k 个最高频元素。当 n 很大而 k 较小时，小顶堆的方法会涉及更少的堆操作。
  3. 效率：在小顶堆中，每当一个新元素的频率高于堆顶元素的频率时，我们替换掉堆顶元素并重新调整堆。这个操作的时间复杂度是 O(log k)。相反，构建大顶堆的时间复杂度是 O(n log n)。因此，对于大数据集，小顶堆通常更有效率。
  4. 简化最终结果的获取：使用小顶堆在完成所有操作后，堆中剩下的就是频率最高的 k 个元素。我们只需将这些元素从堆中取出并放入结果数组即可。

总结起来，使用小顶堆可以更高效地控制堆的大小，并确保在整个过程中始终保留频率最高的 k 个元素。这样既减少了不必要的操作，也简化了从堆中获取最终结果的步骤。

综上所述，虽然大顶堆和小顶堆都可以解决这个问题，但是在大多数情况下，特别是当 k 相对于 n 较小时，使用小顶堆更为高效，因为它涉及的堆操作更少，且对内存的利用更优化。

代码展示 ​

java
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
    int ln = nums.length;
    int[] result = new int[k];
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    // 使用 HashMap 统计每个元素的频率
    for (int i = 0; i < ln; i++) {
        int x = nums[i];
        map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
    }

    // 创建一个最小堆，比较器根据元素频率来排序，频率较低的元素在堆顶
    // 返回值为负数，则第一个参数排在前面
    // 返回值为正数，则第一个参数排在后面
    PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((n1, n2) -> map.get(n1) - map.get(n2));

    // 遍历 HashMap，将元素添加到堆中，同时维持堆的大小为 k
    for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
        int num = entry.getKey();
        heap.add(num);
        // 如果堆的大小超过 k，删除堆顶元素（频率最低的元素）
        if (heap.size() > k) {
            heap.poll();
        }
    }

    // 取出堆中的元素，构建结果数组
    for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
        result[i] = heap.poll();
    }
    return result;
}

时间复杂度：O(n log k)，其中 n 是数组 nums 的长度。每次堆操作（添加和删除）的时间复杂度为 O(log k)，总共进行了 n 次操作。

空间复杂度：O(n + k)，其中 O(n) 是用于存储频率的 HashMap，O(k) 是用于存储堆元素的空间。

桶排序（计数排序） ​

解题思路 ​

使用桶排序解决这个问题是一个很好的选择，尤其是当你需要对大量数据进行排序时，它可以提供比传统比较排序更优的性能。

桶排序的基本思想是将元素分散到有限数量的桶中，然后分别对每个桶中的元素进行排序，最后合并这些桶中的元素。

对于频率排序的场景，我们可以将桶视为频率的集合，其中每个桶存储具有相同频率的元素。然后，我们可以从频率最高的桶开始，依次取出元素，直到达到所需的 k 个元素。

代码展示 ​

java
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
    int ln = nums.length;
    int[] result = new int[k];
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    // 使用 HashMap 统计每个元素的频率
    for (int i = 0; i < ln; i++) {
        int x = nums[i];
        map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
    }

    // 桶排序，创建一个列表数组，数组的长度为 nums 的长度 + 1
    List<Integer>[] buckets = new ArrayList[ln + 1];
    // 遍历 HashMap，使用频率作为桶的索引，将元素添加到相应的桶中
    for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
        int num = entry.getKey();
        int frequency = entry.getValue();
        // 如果当前桶中还未建立对应的列表，此时就该初始化一个列表
        if (buckets[frequency] == null) {
            buckets[frequency] = new ArrayList<>();
        }
        buckets[frequency].add(num);
    }

    // 从后向前遍历桶，获取前 k 个高频元素
    for (int i = ln; i >= 0 && k > 0; i--) {
        if (buckets[i] != null) {
            List<Integer> bucket = buckets[i];
            for (int j = 0; k > 0 && j < bucket.size(); j++) {
                result[--k] = bucket.get(j);
            }
        }
    }
    return result;
}

时间复杂度：O(n)，n 表示数组的长度。首先，遍历一遍数组统计元素的频率，这一系列操作的时间复杂度是 O(n)；桶的数量为 n+1，所以桶排序的时间复杂度为 O(n)；因此，总的时间复杂度是 O(n)。

空间复杂度：O(n)

在这个特定的桶排序实现中，数组的长度设置为 nums 数组的长度加一 (nums.length + 1) 的原因是为了确保数组可以容纳从 0 到 nums.length（含）所有可能的频率。

这是因为：

  • 最小可能的频率是 1（每个元素至少出现一次）。
  • 最大可能的频率是 nums.length，这种情况发生在所有元素都相同的时候，即这个元素出现了 nums.length 次。

因此，我们需要一个能够覆盖从 1 到 nums.length 的频率范围的数组，所以数组长度需要是 nums.length + 1。这样，数组的每个索引（从 1 到 nums.length）都对应于一个可能的频率。索引 0 不会被使用，因为不存在频率为 0 的元素（每个元素至少出现一次）。

这个桶排序方法利用了频率作为索引的事实，是一个针对特定情况（即元素频率排序）优化的实现。在这种情况下，它非常有效，因为它避免了比较排序算法的复杂性，能够更快地聚集和排序大量数据。

总结 ​

牢记十大排序方法，非常重要。