Question

在采访中我被问到了这个问题。我无法解决这个问题。我想知道是否有人知道如何解决它：

如果我有一个很长的整数列表，则返回频率方面排在前2位的整数。

e.g。 [1, 2, 3, 1, 4, 5, 6, 7, 8, 6, 1, 8, 8]返回[1,8]

谢谢。

Answer 1

遍历列表并使用值和计数创建最大堆。

如何保持跟踪肯定存在挑战。考虑一个快速解决方案（通常在采访中就是这种情况），我可能会保留一个字典来跟踪我是否为数组/列表中的任何给定int创建了一个对象，如果是这样，那么它是当前的索引。堆。如果是这样，那么我将获得该对象，更新它的计数器并在最大堆中涓流。

我可能会有一个包含数据的类，例如：

public class MyData
    {
        private readonly int _key;

        public MyData(int key)
        {
            _key = key;
            Count = 0;
        }

        public int GetKey()
        {
            return _key;
        }
        public int Count { get; set; }
    }

我将有一个这样的结构（其中元组包含对象及其在堆数组中的索引（我将用于堆的数组实现）

var elementsInHeap = new Dictionary<int, Tuple<MyData, int>>();

当循环输入列表时，检查该字典中是否有该int的任何条目，如果是，则获取该值，获取对象，增加计数器，然后在堆中进行逐步处理。对于堆，您可以使用MyData对象，当使用向上或向下滴流时使用计数器值。如果没有，创建一个新的MyData对象，让它根据它的计数器在最大堆中涓涓细流，完成时将它添加到字典中，并在元组中使用它的索引。

希望这有帮助，我相信那里有一个更聪明的解决方案。希望有人会帮助我们。

Answer 2

我认为建议构建堆或对数组进行排序的答案具有O（n log n）复杂度。

首先构建一个哈希映射，其中键是数组的（不同）元素，值是它们的频率。该地图可以在O（n）中轻松构建。

然后找到地图中条目的最大值和第二个最大值。这也可以通过仅迭代映射条目一次在O（n）中轻松完成。即使你决定迭代两次（找到一个最大值，删除它并找到下一个最大值），你的复杂性仍然是O（n）。

Answer 3

如果您知道数字范围（最大和最小元素），您可以在数组的一个循环中使用数组和计数频率，

你也可以使用堆快速构造算法O（n）并且只提取最多2次，

或使用哈希（如果您能够在访谈期间实施）

编写算法以从一长串元素中返回频率方面的前2个元素

3 个答案: