Principaux K éléments fréquents
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Top K Frequent Elements ».
1. Apprendre
Le problème « Top K Frequent Elements » est un défi clé dans la section Tableaux et hachage.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour les K principaux éléments fréquents.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour les éléments fréquents Top K.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un tableau d'entiers nums et un entier k, renvoie les k éléments les plus fréquents. Vous pouvez renvoyer la réponse dans n'importe quel ordre.
Écrivez une fonction topKFrequent(nums: List[int], k: int) -> List[int].
- •1 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
- •k is in the range [1, number of unique elements in nums]
- •The answer is guaranteed to be unique
Exemples
nums = [1, 1, 1, 2, 2, 3], k = 2
[1, 2]
1 appears 3 times and 2 appears 2 times. These are the 2 most frequent elements.
nums = [1], k = 1
[1]
There is only one element, so it is the most frequent.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
import heapq
def top_k_frequent_opt(nums, k):
count = {}
for n in nums:
count[n] = 1 + count.get(n, 0)
return heapq.nlargest(k, count.keys(), key=count.get)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def top_k_frequent_brute(nums, k):
count = {}
for n in nums:
count[n] = 1 + count.get(n, 0)
sorted_counts = sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [item[0] for item in sorted_counts[:k]]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard des problèmes de tableaux et de hachage s’appliquent.
Questions connexes
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