本篇内容介绍了“Python前K个高频元素怎么实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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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]
提示：
你可以假设给定的 k 总是合理的，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。
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。
你可以按任意顺序返回答案。
首先审题，题目要求给定非空数组，求出频率前 k 高的元素。提示中说明，算法时间复杂度要优于 O(nlogn)，又因为只需返回前 k 个频率最高的元素，那么我们借助堆的思路，对于频率 k 之后的不做处理，进而将时间复杂度优化到 O(nlogk)。
那么具体的做法如下：
先用哈希表统计元素出现的次数；
建立一个最小堆，维护最小堆：
当堆中元素数目小于 k，这里直接将元素插入；
若堆中元素数目等于 k 时，这个时候要将新元素出现频率与堆顶元素出现频率进行比较。若新元素出现频率大于堆顶元素，那么弹出，插入新元素。
最终，堆中的 k 个即是要求的答案。
具体代码实现如下（这里直接使用了 heapq 模块）。
from typing import List
class Solution:
def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
hash_map = {}
# 哈希表统计元素出现频率
for num in nums:
if num not in hash_map:
hash_map[num] = 0
hash_map[num] += 1
# 建立最小堆，存储频率最大的 k 个元素
import heapq
pq = []
for key in hash_map:
if len(pq) < k:
heapq.heappush(pq, (hash_map[key],key))
elif hash_map[key] > pq[0][0]:
heapq.heapreplace(pq, (hash_map[key],key))
# 取出最小堆中的元素
res = []
while pq:
res.append(pq.pop()[1])
return res
# nums = [3,0,1,0]
# nums = [4,1,-1,2,-1,2,3]
# k = 2
# solution = Solution()
# print(solution.topKFrequent(nums, k))“Python前K个高频元素怎么实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
