LeetCode笔记：347. Top K Frequent Elements

问题：

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

For example,
Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].

Note:
* You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.
* Your algorithm’s time complexity must be better than O(n log n), where n is the array’s size.

大意：

给出一个非空的整型数组，返回最频繁的k个元素。

例子：
给出 [1,1,1,2,2,3] 和 k = 2，返回 [1,2]。

注意：
* 你可以假设k始终是有效的，1 ≤ k ≤ 不同的元素数。
* 你的算法时间复杂度要少于O(nlogn)，n是数组的尺寸。

思路：

我们要知道哪些数字出现的最多，以及对应的次数，肯定要先遍历一遍并记录下各个数字出现的次数，这里我们用一个HashMap来记录，数字为key，值为它们出现的次数。

接着循环查找出现的最多、次多…的数字，并添加到结果中去。

代码（Java）：

public class Solution {    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {        Map<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>();        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {            if (map.containsKey(nums[i])) {// 记录过                String numStr = map.get(nums[i]);                int num = Integer.valueOf(numStr).intValue();                num ++;                map.put(nums[i], String.valueOf(num));            } else {// 没记录过                map.put(nums[i], "1");            }        }        int[] keyArr = new int[map.size()];        int[] valueArr = new int[map.size()];        int[] used = new int[map.size()];        int index = 0;        for (Integer key : map.keySet()) {              keyArr[index] = key;            System.out.println(key);            valueArr[index] = Integer.valueOf(map.get(key)).intValue();            System.out.println(map.get(key));            index ++;        }          List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();        while (k > 0) {            int biggest = 0;            for (int i = 0; i < used.length; i++) {                if (used[i] != 1) {                    biggest = i;                    break;                }            }            for (int i = 0; i < valueArr.length; i++) {                if (valueArr[i] > valueArr[biggest] && used[i] != 1) biggest = i;            }            result.add(keyArr[biggest]);            k --;            used[biggest] = 1;        }        return result;    }}

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