题目描述
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2]
示例 2:
输入: nums = [1], k = 1 输出: [1]
提示：
1 <= nums.length <= 105k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的
进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。
解题思路：
关键字：优先级队列（小顶堆）、仿函数
利用map字典将各个字段的频率存储进去，之后利用在将map中的数据存入优先级队列即可，考虑到是求从高到低的元素，则利用小顶堆，则初始化优先级队列的时候应该使用>的仿函数来实现小顶堆。
代码：
class Solution { public: class mycomparison {//仿函数 public: bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) { return lhs.second > rhs.second; } }; vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) { unordered_map<int, int> count; //统计频率 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { count[nums[i]]++; } priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que; for(auto it = count.begin(); it != count.end(); it++){ pri_que.push(*it); if(pri_que.size()>k){ pri_que.pop(); } } vector<int> result(k); for(int i = k - 1; i >= 0; i--){ result[i] = pri_que.top().first; pri_que.pop(); } return result; } };
