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55# 算法文章精选:   
66
7+ *  [ 简历模板] ( https://github.com/youngyangyang04/Markdown-Resume-Template ) 
8+ *  [ 一线互联网公司技术面试的流程以及注意事项] ( https://mp.weixin.qq.com/s/1VMvQ_6HbVpEn85CNilTiw ) 
79*  [ 究竟什么是时间复杂度,怎么求时间复杂度,看这一篇就够了] ( https://mp.weixin.qq.com/s/lYL9TSxLqCeFXIdjt4dcIw ) 
810*  [ 一文带你彻底理解程序为什么会超时] ( https://mp.weixin.qq.com/s/T-vcJSkq2-0s0bBB-itWbQ ) 
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 ) 
Original file line number Diff line number Diff line change 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) 
1823class Solution { 
1924public: 
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>  更多算法干货文章持续更新,可以微信搜索「代码随想录」第一时间围观,关注后,回复「Java」「C++」 「python」「简历模板」「数据结构与算法」等等,就可以获得我多年整理的学习资料。
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