面试系列 - 高级数据结构

数据结构也是有高低级之分的

数据结构

优先队列

与普通队列的区别：

保证每次取出的元素是队列中优先级最高的，有限级别能够自定义。
本质：
二叉堆的结构，利用一个数组结构来实现彻底二叉树。

特性：

数组里的第一个元素array[0]拥有最高的优先级
给定一个下标i，那么对于元素array[i]而言
父节点 对应的元素下标是(i-1)/2
左侧子节点 对应的元素下标是2*i + 1
右侧子节点 对应的元素下标是2*i + 2
数组中的每一个元素的优先级都必需要高于它两侧子节点

例题

给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。
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]

说明：
你能够假设给定的 k 老是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。

public static List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
    // 首先咱们须要先经过map将数据进行整理
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int num : nums) {
        int a = map.get(num) == null ? 0 : map.get(num);
        map.put(num, a + 1);
    }
    // 使用优先队列进行数据的整理，优先队列默认排序是从高到低的
    Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(
            // 按照出现频率从低到高排序
            Comparator.comparingInt(map::get)
    );
    // 须要将数据循环放入优先队列中，若是超过k个的话就弹出最上面的
    for (Integer a : map.keySet()) {
        queue.add(a);
        if (queue.size() > k) {
            queue.poll();
        }
    }
    List<Integer> list = new ArrayList<>(k);
    // 循环添加k个值进入list中,返回便可
    while (!queue.isEmpty()) {
        list.add(queue.poll());
    }
    return list;
}