LeetCode:347.前K个高频元素

方法 1：用 vector 存储键值对，按频率排序（简单直接）

class Solution {
public:vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {// 1. 统计每个元素的频率unordered_map<int, int> freq;for (int num : nums) {freq[num]++;}// 2. 将键值对存入vector，便于按频率排序vector<pair<int, int>> freq_vec(freq.begin(), freq.end());// 3. 按频率降序排序（第二个元素是频率）sort(freq_vec.begin(), freq_vec.end(), [](const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {return a.second > b.second; // 频率高的排在前});// 4. 取前k个元素的键vector<int> result;for (int i = 0; i < k; ++i) {result.push_back(freq_vec[i].first);}return result;}
};

进阶方法 2：用优先队列（堆）优化（时间复杂度 O (n log k)）

class Solution {
public:vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {// 1. 统计频率unordered_map<int, int> freq;for (int num : nums) {freq[num]++;}// 2. 用小顶堆存储前k个高频元素（堆顶是最小的高频元素）// 堆中元素是 (频率, 元素)，按频率升序排列priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;for (auto& pair : freq) {pq.push({pair.second, pair.first});// 当堆大小超过k，弹出最小的高频元素if (pq.size() > k) {pq.pop();}}// 3. 从堆中取出结果（此时堆中是前k个高频元素）vector<int> result;while (!pq.empty()) {result.push_back(pq.top().second);pq.pop();}// 由于堆是小顶堆，结果是从小到大的，如需保持高频在前可反转reverse(result.begin(), result.end());return result;}
};

用小顶堆只保留前 k 个高频元素，每次插入后若超过 k 就弹出最小的，效率更高，尤其当 n 很大而 k 较小时。