Algorithm/src/main/java/heap/TopKFrequent.java

package heap;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 题目： 347. 前 K 个高频元素 (topKFrequent)
 * 描述：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]

 * 链接：https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/
 */
// 二刷不会
public class TopKFrequent {

    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        HashMap<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
        int cnt=0;
        PriorityQueue<int[]> minHeap=new PriorityQueue<>(  //小根堆
                (a,b) -> a[1]-b[1]
        );
        int[] temp;
        int[] res=new int[k];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int cur=nums[i];
            map.put(cur, map.getOrDefault(cur,0)+1);
        }
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            if(cnt<k){
                minHeap.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
                cnt++;
            }else {
                temp=minHeap.peek();
                if(entry.getValue()>temp[1]) {
                    minHeap.poll();
                    minHeap.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
                }
            }
        }
        cnt=0;
        for (int[] ints : minHeap) {
            res[cnt++]=ints[0];
        }
        return res;
    }




    public int[] topKFrequent2(int[] nums, int k) {
        HashMap<Integer,Integer>map=new HashMap<>();
        PriorityQueue<int[]> maxHeap = new PriorityQueue<>(    //大根堆
                (a, b) -> b[1] - a[1]);
        int[] res=new int[k];
        int i=0;
        for (int num : nums) {
            if(!map.containsKey(num))
                map.put(num,1);
            else
                map.put(num,map.get(num)+1);
        }
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            maxHeap.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
        }
        while (!maxHeap.isEmpty()) {
            if(i<k)
                res[i++] = maxHeap.poll()[0];
            else break;
        }
        return res;
    }
}