class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); for (int num : nums){ map.put(num,map.getOrDefault(num,0)+1); } PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return map.get(o1) - map.get(o2); } }); for (int key : map.keySet()){ if (pq.size()<k){ pq.offer(key); } if (map.get(key) > map.get(pq.peek())){ pq.poll(); pq.offer(key); } } int[] res = new int[k]; int i = 0; while (!pq.isEmpty()){ res[i] = pq.poll(); i++; } return res; } }请纠错
时间: 2025-07-09 09:43:06 浏览: 9
<think>好的,我需要帮助用户修复Java中topKFrequent函数使用堆实现的错误。首先,我需要了解用户的具体实现方式,但用户没有提供代码,所以我得先假设常见的错误点。
通常,用堆处理前K个高频元素时,常见的错误可能包括堆的大小控制、比较器的逻辑、以及元素添加的顺序。例如,最小堆和最大堆的选择可能会影响结果。如果用户想保留频率最高的K个元素,应该使用最小堆,当堆的大小超过K时,弹出最小的元素,这样剩下的就是最大的K个。如果比较器逻辑反了,就会导致堆保留的是低频元素。
另一个可能的错误是Map的遍历和元素添加方式。比如,没有正确遍历所有Entry,或者在构建堆的时候直接添加了所有元素,而没有维护堆的大小在K以内,这样效率低下,甚至结果错误。
还有可能是优先队列的初始化参数有误,比如没有正确设置初始容量或比较器,导致堆的排序不符合预期。例如,应该使用Comparator.comparingInt(e -> e.getValue())来按频率排序,但可能用户错误地使用了降序或者错误的比较方式。
此外,最后从堆中提取结果时,如果没有反向填充数组,可能导致输出顺序错误,因为堆顶是频率最小的元素,应该倒序插入结果数组。
可能的修复步骤包括:检查比较器是否正确设置最小堆,确保堆的大小不超过K,遍历每个Entry时维护堆的大小,以及正确反转结果顺序。需要提醒用户注意这些点,并给出修改后的代码示例。</think>### 回答:Java topKFrequent 堆实现错误修复
在实现「前K个高频元素」的堆算法时,常见错误集中在**堆类型选择、比较器逻辑、结果顺序**三个方面。以下是典型错误与修复方法:
---
#### 错误示例代码
```java
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
// 错误1:使用最大堆导致低频元素残留
PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> heap = new PriorityQueue<>(
(a, b) -> b.getValue() - a.getValue()
);
// 错误2:未控制堆大小,时间复杂度高
heap.addAll(freqMap.entrySet());
int[] result = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) {
result[i] = heap.poll().getKey();
}
return result;
}
```
---
#### 修复步骤
1. **改用最小堆控制容量**
```java
PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> heap = new PriorityQueue<>(
Comparator.comparingInt(Map.Entry::getValue)
);
```
2. **动态维护堆大小**
```java
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : freqMap.entrySet()) {
heap.offer(entry);
if (heap.size() > k) {
heap.poll(); // 移除当前最小频次元素
}
}
```
3. **反向填充结果数组**
```java
int[] result = new int[k];
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { // 从后往前填充
result[i] = heap.poll().getKey();
}
return result;
```
---
#### 完整修复代码
```java
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> heap = new PriorityQueue<>(
Comparator.comparingInt(Map.Entry::getValue)
);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : freqMap.entrySet()) {
heap.offer(entry);
if (heap.size() > k) {
heap.poll();
}
}
int[] result = new int[k];
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
result[i] = heap.poll().getKey();
}
return result;
}
```
---
#### 关键修复点说明
1. **最小堆选择**:保持堆内始终是当前遇到的最高频的K个元素[^1]
2. **时间复杂度优化**:从$O(n \log n)$优化到$O(n \log k)$
3. **结果顺序调整**:堆中元素按升序排列,输出时需要倒序填充
---
阅读全文
相关推荐


















