Các phần tử thường gặp K hàng đầu
Hướng dẫn chi tiết và cách triển khai Python cho bài toán 'Phần tử thường gặp K hàng đầu'.
1. Tìm hiểu
Bài toán 'Các phần tử thường xuyên K hàng đầu' là một thách thức chính trong phần Mảng & Băm.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp độ dễ trong Python.
Chúng tôi ưu tiên độ chính xác về mặt kỹ thuật và khả năng đọc mã trong các giải pháp được cung cấp của chúng tôi.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Trực quan hóa luồng logic cho các phần tử thường xuyên Top K.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Đọc kỹ phần trình bày vấn đề của các phần tử thường gặp Top K.
2. Formulate brute force
Soạn thảo một giải pháp lặp lại đơn giản.
3. Identify inefficiency
Tìm các phép tính dư thừa.
4. Optimize search path
Sử dụng hàm băm hoặc sắp xếp để tăng tốc quá trình.
5. Final Implementation
Làm sạch mã cho tiêu chuẩn sản xuất.
Tuyên bố vấn đề
Cho một mảng số nguyên nums và một số nguyên k, hãy trả về k phần tử thường xuyên nhất. Bạn có thể trả lời câu trả lời theo bất kỳ thứ tự nào.
Viết hàm 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
Ví dụ
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
- Cấu trúc đầu vào trống
- Đầu vào phần tử đơn
- Giới hạn số lớn
Sẵn sàng để giải quyết?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Thông tin chi tiết và biến thể của cuộc phỏng vấn
Phân tích độ phức tạp
Tại sao thời gian: Directly evaluates all possibilities.
Tại sao không gian: Uses standard local memory.
Tại sao thời gian: Optimized paths reduce total operations.
Tại sao không gian: May trade memory for speed.
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
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)Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ 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
Áp dụng các thuộc tính vấn đề Mảng & Băm tiêu chuẩn.
Câu hỏi liên quan
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Vòng lặp Python
Tìm hiểu cách sử dụng vòng lặp Python để lặp lại dữ liệu. Nắm vững các phương pháp hay nhất về vòng lặp for, while, ngắt, tiếp tục và lặp bằng các ví dụ tương tác.
Cách kiểm tra xem danh sách có trống trong Python hay không
Tìm hiểu các cách Pythonic nhất để kiểm tra xem danh sách có trống trong Python hay không. So sánh các kiểm tra boolean ngầm với so sánh độ dài.
Bảng cheat phương thức chuỗi Python
Hướng dẫn tham khảo đầy đủ về thao tác chuỗi Python. Làm chủ định dạng, tìm kiếm, phân tách, thay thế và kiểm tra thuộc tính chuỗi.
Python vs JavaScript: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất?
So sánh toàn diện giữa Python và JavaScript. Khám phá sự khác biệt về cú pháp, hiệu suất, trường hợp sử dụng (phụ trợ so với giao diện người dùng) và các ví dụ về mã hóa.