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解题思路：

1. ​​统计频率： 使用哈希表统计每个元素的出现频率。
2. 维护最小堆： 遍历哈希表，将元素及其频率存入最小堆，堆的大小保持为 k。当堆的大小超过 k 时，如果当前元素频率大于堆顶，弹出堆顶并存入当前元素及其频率。
3. ​​提取结果： 堆中剩余的元素即为前 k 个高频元素。

Java代码：

class Solution {public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int num : nums)map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.getValue() - b.getValue());for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {if (minHeap.size() < k) {minHeap.offer(entry);} else if (entry.getValue() > minHeap.peek().getValue()) {minHeap.poll();minHeap.offer(entry);}}int[] result = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++)result[i] = minHeap.poll().getKey();return result;}
}

复杂度分析：

• 时间复杂度： 每个元素插入和删除的复杂度为 O(log k)，总共有 n 个元素，因此总复杂度为 O(n log k)。
• 空间复杂度： 哈希表存储 O(n)，堆存储最多 k 个元素，总复杂度为 O(n)。

解题思路：

1. 数据结构设计​：

• 最大堆（maxHeap）​​：存储较小的一半元素，堆顶为最大值。
• ​​最小堆（minHeap）​​：存储较大的一半元素，堆顶为最小值。
• 平衡条件​​：maxHeap 的大小最多比 minHeap 大 1，或两者大小相等。

2. 添加元素逻辑​​：

• 若新元素小于等于 maxHeap 的堆顶，插入 maxHeap；否则插入 minHeap。
• 平衡调整：
• • 若 maxHeap 的大小超过 minHeap 的大小 + 1，将 maxHeap 的堆顶移到 minHeap。
• • 若 minHeap 的大小超过 maxHeap，将 minHeap 的堆顶移到 maxHeap。

3. 查找中位数：

• 若两堆大小相等，返回两堆顶的平均值。
• 否则，返回 maxHeap 的堆顶（奇数情况）。

Java代码：

public class MedianFinder {private PriorityQueue<Integer> maxHeap;private PriorityQueue<Integer> minHeap;public MedianFinder() {maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a); // 负数 a 在前，0 相等，正数 a 在后minHeap = new PriorityQueue<>();}public void addNum(int num) {if (maxHeap.isEmpty() || num <= maxHeap.peek()) {maxHeap.offer(num);} else {minHeap.offer(num);}if (maxHeap.size() > minHeap.size() + 1) {minHeap.offer(maxHeap.poll());} else if (minHeap.size() > maxHeap.size()) {maxHeap.offer(minHeap.poll());}}public double findMedian() {if (maxHeap.size() > minHeap.size()) {return maxHeap.peek();} else {return (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0;}}
}

复杂度分析：

• 时间复杂度： O(log n)。
• 空间复杂度： 两个堆的总空间为 O(n)。