[leetcode]347. Top K Frequent Elements -- JavaScript 代码

/** * @param {number[]} nums * @param {number} k * @return {number[]} */var topKFrequent = function(nums, k) {    function Node(n,c){        this.num = n;        this.count = c;    }    var len = nums.length;    var dataMap = {};    for(var i=0;i<len;i++){        if(dataMap[nums[i]] === undefined){            dataMap[nums[i]] = new Node(nums[i],1);        }else{            dataMap[nums[i]].count++;        }    }    var array = [];    for(var key in dataMap){        array.push(dataMap[key]);    }    array.heapSort();    len = array.length;    var ret=[];    for(i=0;i<k;i++){        var j = len-1-i;        ret.push(array[j].num);    }    return ret;};// 堆排序算法：大根堆调整出的其实是从小到大排列的数组。Array.prototype.buildMaxHeap=function(){    for(var i=Math.floor(this.length/2)-1;i>=0;i--){        this.heapAdjust(i,this.length);    }};Array.prototype.swap=function(i,j){    var tmp=this[i];    this[i]=this[j];    this[j]=tmp;};Array.prototype.heapSort=function(){    this.buildMaxHeap();    for(var i=this.length-1;i>0;i--){        this.swap(0,i);        this.heapAdjust(0,i);    }    return this;};Array.prototype.heapAdjust=function(i,j){    var largest=i;    var left=2*i+1;    var right=2*i+2;    if(left<j&&this[largest].count<this[left].count){        largest=left;    }    if(right<j&&this[largest].count<this[right].count){        largest=right;    }    if(largest!=i){        this.swap(i,largest);        this.heapAdjust(largest,j);    }};

这道题代码比较长，需要注意的部分包括3个：
第一，使用Node类型来保存数据，不仅需要保存元素，还需要保存元素出现的次数。
第二，使用map来记录和整理原始数据nums。
第三，使用堆排序来保证时间复杂度符合要求。