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一网友下周要面试字节，问给面试官5000块钱能不能过。首先来说字节的面试官不可能就一个人，如果每个人都给5000，那也不少了，就算都给也不一定保证所有人都收，所以还是不要想一些歪门邪道的 ，提高自己的技能才是正道。
在说5000块钱对于字节面试官来说真的不算啥，徇私舞弊被发现是要被开除的，不可能为了5000块钱冒这么大风险。
--------------下面是今天的算法题--------------
来看下今天的算法题，这题是LeetCode的第347：前 K 个高频元素。
问题描述
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
1 <= nums.length <= 10^5
k 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
问题分析
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
// 统计每个数字出现的频率
Map<Integer, Integer> mp = new HashMap<>();
for (int num : nums)
mp.put(num, mp.getOrDefault(num, 0) + 1);
// 最小堆，根据频率排序
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[1]));
for (int key : mp.keySet()) {
pq.add(new int[]{key, mp.get(key)});// 添加到堆中
if (pq.size() > k)// 超过 k 个，移除堆顶元素
pq.poll();
}
//把堆中的元素转化为数组
int[] ans = new int[k];
int i = 0;
while (!pq.isEmpty())
ans[i++] = pq.poll()[0];
return ans;
}
public:
vector<int> topKFrequent(vector<int> &nums, int k) {
// 先统计数组中所有元素的频率
unordered_map<int, int> mp;
for (int num: nums)
mp[num]++;
// 使用最小堆，根据频率排序，只能保存k个元素，
auto comp = [](const pair<int, int> &a, const pair<int, int> &b) {
return a.second > b.second;
};
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(comp)> pq(comp);
for (auto &entry: mp) {
pq.emplace(entry.first, entry.second);
if (pq.size() > k)// 堆中元素超过 k 个，移除多余的
pq.pop();// 移除堆顶元素。
}
// 把堆中的元素转成vector
vector<int> ans;
while (!pq.empty()) {
ans.push_back(pq.top().first);// 取出堆顶元素
pq.pop();// 移除堆顶元素。
}
return ans;
}
def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
# 统计每个数字出现的频率
count_map = Counter(nums)
# 最小堆，根据频率排序
min_heap = []
for key, freq in count_map.items():
heapq.heappush(min_heap, (freq, key))
if len(min_heap) > k:
heapq.heappop(min_heap)
# 把堆中的元素转化为数组
ans = [item[1] for item in min_heap]
return ans
数组，稀疏表(Sparse Table)，单向链表，双向链表，块状链表，跳表，队列和循环队列，双端队列，单调队列，栈，单调栈，双端栈，散列表，堆，字典树(Trie树)，ArrayMap，SparseArray，二叉树，二叉搜索树(BST)，笛卡尔树，AVL树，树堆(Treap)，FHQ-Treap，哈夫曼树，滚动数组，差分数组，LRU缓存，LFU缓存
……
图的介绍，图的表示方式，邻接矩阵转换，广度优先搜索(BFS)，深度优先搜索(DFS)，A*搜索算法，迭代深化深度优先搜索(IDDFS)，IDA*算法，双向广度优先搜索，迪杰斯特拉算法(Dijkstra)，贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford)，SPFA算法，弗洛伊德算法(Floyd)，卡恩(Kahn)算法，基于DFS的拓扑排序，约翰逊算法(Johnson)
……
