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JavaScript实现一个函数，找出数组中重复出现次数最多的元素。

实现思路

要找出数组里重复出现次数最多的元素，咱们可以这么干：

1. 先弄个“小账本”（也就是一个对象），用来记录数组里每个元素出现的次数。
2. 接着遍历数组，把每个元素都在“小账本”里记一笔，如果这个元素之前没出现过，就记它出现了 1 次；要是之前出现过，就把它出现的次数加 1。
3. 最后在“小账本”里找出出现次数最多的元素。

代码实现

function findMostFrequentElement(arr) {// 第一步：创建一个空对象，当作“小账本”let countObj = {};// 第二步：遍历数组，记录每个元素出现的次数for (let i = 0; i < arr.length; i++) {let element = arr[i];if (countObj[element]) {// 如果元素已经在“小账本”里，就把它的出现次数加 1countObj[element]++;} else {// 如果元素不在“小账本”里，就记它出现了 1 次countObj[element] = 1;}}// 第三步：找出出现次数最多的元素let mostFrequentElement;let maxCount = 0;// 遍历“小账本”for (let element in countObj) {if (countObj[element] > maxCount) {// 如果当前元素的出现次数比之前记录的最大次数还多// 就更新最大次数和出现次数最多的元素maxCount = countObj[element];mostFrequentElement = element;}}return mostFrequentElement;
}// 测试函数
let array = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4];
let result = findMostFrequentElement(array);
console.log("数组中重复出现次数最多的元素是: " + result);

代码解释

1. 创建“小账本”：

   • let countObj = {};：创建了一个空对象 countObj，用来记录数组里每个元素出现的次数。

2. 遍历数组记录元素出现次数：

   • for (let i = 0; i < arr.length; i++)：使用 for 循环遍历数组里的每个元素。
   • if (countObj[element])：检查当前元素是否已经在“小账本”里。如果在，就把它的出现次数加 1；如果不在，就记它出现了 1 次。

3. 找出出现次数最多的元素：

   • let mostFrequentElement; 和 let maxCount = 0;：分别用来记录出现次数最多的元素和最大的出现次数，初始时最大次数设为 0。
   • for (let element in countObj)：遍历“小账本”里的每个元素。
   • if (countObj[element] > maxCount)：如果当前元素的出现次数比之前记录的最大次数还多，就更新最大次数和出现次数最多的元素。

4. 返回结果：

   • return mostFrequentElement;：最后返回出现次数最多的元素。

通过以上步骤，我们就实现了一个能找出数组中重复出现次数最多元素的函数。

找出数组中出现次数最多的前 N 个元素

为了找出数组中出现次数最多的前 N 个元素，可以按照以下思路实现：

1. 统计元素出现次数：使用一个对象来记录数组中每个元素出现的次数。
2. 将统计结果转换为数组：将对象中的键值对转换为数组，方便后续排序。
3. 对数组进行排序：根据元素出现的次数对数组进行降序排序。
4. 提取前 N 个元素：从排序后的数组中提取前 N 个元素。

以下是实现该功能的 JavaScript 代码：

function topNMostFrequent(arr, N) {// 统计每个元素出现的次数const countMap = {};for (const element of arr) {if (countMap[element]) {countMap[element]++;} else {countMap[element] = 1;}}// 将统计结果转换为数组const countArray = [];for (const [element, count] of Object.entries(countMap)) {countArray.push({ element, count });}// 对数组进行排序countArray.sort((a, b) => b.count - a.count);// 提取前 N 个元素const topN = countArray.slice(0, N).map(item => item.element);return topN;
}// 示例用法
const array = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4];
const N = 2;
const result = topNMostFrequent(array, N);
console.log(`数组中出现次数最多的前 ${N} 个元素是:`, result);

代码解释：

1. 统计元素出现次数：

   • 使用 countMap 对象来记录每个元素出现的次数。遍历数组 arr，如果元素已经在 countMap 中，则将其计数加 1；否则，将其计数初始化为 1。

2. 将统计结果转换为数组：

   • 使用 Object.entries(countMap) 将 countMap 对象的键值对转换为数组。
   • 遍历该数组，将每个键值对转换为一个包含 element 和 count 属性的对象，并将其添加到 countArray 中。

3. 对数组进行排序：

   • 使用 sort 方法对 countArray 进行降序排序，排序依据是元素的出现次数。

4. 提取前 N 个元素：

   • 使用 slice(0, N) 方法从排序后的 countArray 中提取前 N 个元素。
   • 使用 map 方法将这些元素的 element 属性提取出来，形成一个新的数组。

复杂度分析：

• 时间复杂度：$O(nlogn)$，其中 $n$ 是数组的长度。主要的时间开销在于排序操作。
• 空间复杂度：$O(k)$，其中 $k$ 是数组中不同元素的数量。主要的空间开销在于存储元素的计数信息。

找出数组中所有出现次数最多的元素

实现思路

1. 统计元素出现次数：遍历数组，使用一个对象来记录每个元素出现的次数。
2. 找出最大出现次数：遍历记录次数的对象，找出其中的最大出现次数。
3. 筛选出出现次数最多的元素：再次遍历记录次数的对象，将出现次数等于最大出现次数的元素筛选出来。

代码示例

function findMostFrequentElements(arr) {// 步骤 1：统计元素出现次数const countMap = {};for (let i = 0; i < arr.length; i++) {const element = arr[i];if (countMap[element]) {countMap[element]++;} else {countMap[element] = 1;}}// 步骤 2：找出最大出现次数let maxCount = 0;for (const element in countMap) {if (countMap[element] > maxCount) {maxCount = countMap[element];}}// 步骤 3：筛选出出现次数最多的元素const mostFrequentElements = [];for (const element in countMap) {if (countMap[element] === maxCount) {mostFrequentElements.push(element);}}return mostFrequentElements;
}// 测试数组
const array = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5];
const result = findMostFrequentElements(array);
console.log("所有出现次数最多的元素是: ", result);

代码解释

1. 统计元素出现次数：

   • 定义一个空对象 countMap 用于记录每个元素的出现次数。
   • 遍历数组 arr，对于每个元素，如果它已经在 countMap 中，就将其对应的值加 1；如果不在，就将其添加到 countMap 中并将值初始化为 1。

2. 找出最大出现次数：

   • 定义变量 maxCount 并初始化为 0。
   • 遍历 countMap 对象，将其中的最大值赋给 maxCount。

3. 筛选出出现次数最多的元素：

   • 定义一个空数组 mostFrequentElements 用于存储出现次数最多的元素。
   • 再次遍历 countMap 对象，将出现次数等于 maxCount 的元素添加到 mostFrequentElements 数组中。

4. 返回结果：最后返回 mostFrequentElements 数组。

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(n)$，其中 $n$ 是数组的长度。因为需要遍历数组一次来统计元素出现次数，再遍历记录次数的对象两次，总的时间复杂度是线性的。
• 空间复杂度：$O(k)$，其中 $k$ 是数组中不同元素的数量。主要的空间开销在于存储元素的出现次数。