Principais K elementos frequentes
Guia detalhado e implementação de Python para o problema dos 'K principais elementos frequentes'.
1. Aprenda
O problema dos 'Top K Frequent Elements' é um desafio importante na seção Arrays & Hashing.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para os K principais elementos frequentes.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para os K elementos mais frequentes.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dado um array inteiro nums e um inteiro k, retorne os elementos k mais frequentes. Você pode retornar a resposta em qualquer ordem.
Escreva uma função 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
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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)Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades padrão de problemas de arrays e hashing.
Perguntas relacionadas
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Recursos Python recomendados
Expanda seu conhecimento com tutoriais interativos relacionados, folhas de dicas e comparações de código.
Loops Python
Aprenda como usar loops Python para iterar dados. Domine as práticas recomendadas para loops for, while loops, break, continue e loop com exemplos interativos.
Como verificar se uma lista está vazia em Python
Aprenda as maneiras mais pitônicas de verificar se uma lista está vazia em Python. Compare verificações booleanas implícitas com comparações de comprimento.
Folha de dicas dos métodos de string Python
Um guia de referência completo para manipulação de strings em Python. Domine a formatação, pesquisa, divisão, substituição e verificação de propriedades de string.
Python vs JavaScript: qual linguagem de programação é a melhor?
Uma comparação abrangente entre Python e JavaScript. Explore diferenças de sintaxe, desempenho, casos de uso (backend versus frontend) e exemplos de codificação.