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LeetCode 题解:347. 前 K 个高频元素,二叉堆,JavaScript,详细注释

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Lee Chen
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发布于: 2021 年 01 月 01 日
LeetCode题解:347. 前 K 个高频元素,二叉堆,JavaScript,详细注释

原题连接:https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/


解题思路:


  1. 该题可使用[堆](https://en.wikipedia.org/wiki/Heap(datastructure))解决,利用了堆能够快速插入和取出元素,并始终能够按要求排序的特点。

  2. 创建一个大顶堆,元素按照出现的频次由大到小排序。

  3. 遍历数组,统计所有元素出现的频次。

  4. 将频次与元素一起存入堆中,所有元素都插入之后,都已按照要求排序。

  5. 从堆中取出 k 次堆顶元素并返回,每次取出后堆还会保持由大到小的排序。


/** * @param {number[]} nums * @param {number} k * @return {number[]} */var topKFrequent = function (nums, k) {  let result = []; // 存储结果  let map = new Map(); // 用于统计元素出现频次  // 使用堆将元素按出现频次从大到小排序  let heap = new BinaryHeap((a, b) => b[1] - a[1]);
// 遍历数组,统计元素出现的频次,并将其存入Map for (let i = 0; i < nums.length; i++) { map.has(nums[i]) ? map.set(nums[i], map.get(nums[i]) + 1) : map.set(nums[i], 1); }
// 将统计好的元素与频次取出,依次插入堆进行排序 for (const element of map) { heap.insert(element); }
// 从堆中依次取出k个元素,存入结果 for (let i = 0; i < k; i++) { result.push(heap.deleteHead()[0]); }
return result;};
class BinaryHeap { constructor(compare) { this.data = []; // 使用数组存储堆 this.compare = compare; // 堆元素的排序函数 }
// 获取堆的元素数量 size() { return this.data.length; }
// 向堆中插入多个元素 insertMultiple(arr) { for (let i = 0; i < arr.length; i++) { this.insert(arr[i]); } }
// 向堆插入元素 insert(value) { this.insertAt(this.data.length, value); }
// 将元素插入到index位置 insertAt(index, value) { // 先将元素插入到指定的位置 this.data[index] = value; let fatherIndex = index; // 对比当前节点与其父节点,如果当前节点更小就交换它们 // Math.floor((index - 1) / 2)是父节点在数组中的索引 while ( index > 0 && // 使用compare比较大小 this.compare( value, this.data[(fatherIndex = Math.floor((index - 1) / 2))], ) < 0 ) { // 将父节点移动到当前位置 this.data[index] = this.data[fatherIndex]; // 将插入的值移动到父节点位置 this.data[fatherIndex] = value; // 更新索引为父节点索引,继续下一次循环 index = fatherIndex; } }
// 删除最大节点 deleteHead() { return this.delete(0); }
// 将指定位置的元素删除 delete(index) { // 如果堆为空,则不进行删除操作 if (this.data.length === 0) { return; }
let value = this.data[index]; // 将要删除的元素缓存 let parent = index; // 以当前元素为起始,向下整理堆
// 不断向子节点整理堆,每次循环将子节点中经过compare方法对比后较大者与父节点调换 while (parent < this.data.length) { let left = parent * 2 + 1; // 左子节点索引 let right = parent * 2 + 2; // 右子节点索引
// 没有左子节点,表示当前节点已经是最后一个节点 if (left >= this.data.length) { break; }
// 没有右子节点,则直接将左子节点提前到父节点即可 // 该左子节点即为最后一个节点 if (right >= this.data.length) { this.data[parent] = this.data[left]; parent = left; break; }
// 使用compare方法比较左右子节点的大小,更大的补到父节点 if (this.compare(this.data[left], this.data[right]) < 0) { // 由于被删除的节点已保存,此处只需要将子节点复制到当前父节点即可 this.data[parent] = this.data[left]; // 完成移动后将父节点指针移动到子节点,供下一次整理使用 parent = left; } else { this.data[parent] = this.data[right]; parent = right; } }
// 查看最后的空位是不是最后的叶子节点 if (parent < this.data.length - 1) { // 如果还未整理到叶子节点,则继续向下整理 this.insertAt(parent, this.data.pop()); } else { // 当完成整理时,最后一个节点即为多于元素,直接弹出数组即可 this.data.pop(); }
// 返回被删除的元素 return value; }
// 读取堆顶元素 peek() { return this.data[0]; }
// 读取所有堆元素 getData() { return this.data; }}
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发布于: 2021 年 01 月 01 日阅读数: 12
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