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Commit 83e08f4

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README.md

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55
# 算法文章精选:
66

7+
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911
* [一场面试,带你彻底掌握递归算法的时间复杂度](https://mp.weixin.qq.com/s/Kt-Mvs8LeVqidLGUqySj1g)

problems/0347.前K个高频元素.md

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11
## 题目地址
22

3+
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
4+
35
## 思路
46

57
这道题目主要涉及到如下三块内容:
6-
1.要统计元素出现频率
7-
2.对频率排序
8-
3.找出前K个高频元素
8+
1. 要统计元素出现频率
9+
2. 对频率排序
10+
3. 找出前K个高频元素
911

1012
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。
1113

12-
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。 为什么不用快排呢, 使用快排我们要向map转换为vector的结构,然后对整个数组进行排序, 而这种场景下,我们其实只需要维护k个有序的序列就可以了,所以使用优先级队列是最优的。
14+
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。 为什么不用快排呢, 使用快排我们要向map转换为vector的结构,然后对整个数组进行排序, 而这种场景下,我们其实只需要维护k个有序的序列就可以了,所以使用优先级队列是最优的。 **需要注意的是我们要定一个小顶堆** 因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。
1315

1416
最后我们从优先级队列里找出前k个元素,就可以了。
1517

1618
## C++代码
19+
1720
```
21+
// 时间复杂度:O(nlogk)
22+
// 空间复杂度:O(n)
1823
class Solution {
1924
public:
2025
// 小顶堆
@@ -41,7 +46,7 @@ public:
4146
}
4247
}
4348
44-
// 找出前K个高频元素
49+
// 找出前K个高频元素,因为小顶堆先弹出的是最小的,所以倒叙来数值数组
4550
vector<int> result(k);
4651
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
4752
result[i] = pri_que.top().first;
@@ -51,8 +56,6 @@ public:
5156
5257
}
5358
};
54-
// 时间复杂度:O(nlogk)
55-
// 空间复杂度:O(n)
5659
```
5760

5861
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