Elemen K Teratas yang Sering
Panduan terperinci dan implementasi Python untuk masalah 'Elemen Sering K Teratas'.
1. Belajar
Masalah 'Elemen Sering K Teratas' merupakan tantangan utama di bagian Array & Hashing.
Implementasi ini berfokus pada logika tingkat mudah di Python.
Kami memprioritaskan akurasi teknis dan keterbacaan kode dalam solusi yang kami berikan.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Memvisualisasikan alur logika untuk Elemen Sering K Teratas.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Bacalah pernyataan masalah untuk Elemen Sering K Teratas dengan cermat.
2. Formulate brute force
Draf solusi berulang sederhana.
3. Identify inefficiency
Cari perhitungan yang berlebihan.
4. Optimize search path
Gunakan hashing atau pengurutan untuk mempercepat proses.
5. Final Implementation
Bersihkan kode untuk standar produksi.
Pernyataan Masalah
Diberikan array bilangan bulat nums dan bilangan bulat k, kembalikan elemen k yang paling sering muncul. Anda dapat mengembalikan jawabannya dalam urutan apa pun.
Tulis fungsi 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
Contoh
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
- Struktur masukan kosong
- Masukan elemen tunggal
- Batasan angka yang besar
Siap Memecahkannya?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Wawasan & Variasi Wawancara
Perincian Analisis Kompleksitas
Mengapa Waktu: Directly evaluates all possibilities.
Mengapa Luar Angkasa: Uses standard local memory.
Mengapa Waktu: Optimized paths reduce total operations.
Mengapa Luar Angkasa: May trade memory for speed.
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
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)Kode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
Kode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
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
Properti masalah Array & Hashing Standar berlaku.
Pertanyaan Terkait
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Sumber Daya Python yang Direkomendasikan
Perluas pengetahuan Anda dengan tutorial interaktif terkait, lembar contekan, dan perbandingan kode.
Loop Python
Pelajari cara menggunakan loop Python untuk melakukan iterasi pada data. Kuasai perulangan for, perulangan while, hancurkan, lanjutkan, dan ulangi praktik terbaik dengan contoh interaktif.
Cara Memeriksa apakah Daftar Kosong dengan Python
Pelajari cara paling pythonic untuk memeriksa apakah suatu daftar kosong dengan Python. Bandingkan pemeriksaan boolean implisit dengan perbandingan panjang.
Lembar
Panduan referensi lengkap untuk manipulasi string Python. Kuasai pemformatan, pencarian, pemisahan, penggantian, dan pemeriksaan properti string.
Python vs JavaScript: Bahasa Pemrograman Mana yang Terbaik?
Perbandingan komprehensif antara Python dan JavaScript. Jelajahi perbedaan sintaksis, kinerja, kasus penggunaan (backend vs frontend), dan contoh pengkodean.