[swift] LeetCode 347. Top K Frequent Elements

栏目: Swift · 发布时间: 8年前

内容简介:Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

For example,

Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].

Note:

You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.

Your algorithm’s time complexity must be better than O(n log n), where n is the array’s size.

func topKFrequent(_ nums: [Int], _ k: Int) -> [Int] {
    var dict = [Int:Int]()
    nums.forEach {
        dict[$0] = (dict[$0] == nil ? 0 : dict[$0]! ) + 1
    }
 
    return dict.sorted(by:  { $0.value > $1.value } )[0..<k].map({$0.key})
}
[swift] LeetCode 347. Top K Frequent Elements [swift] LeetCode 347. Top K Frequent Elements (随着网站访问量的激增,服务器配置只得一再升级以维持网站不“404 Not Found”,所以网站的维护费用也在不断上涨……(目前的阿里云服务器ECS+云数据库RDS+域名购买+七牛云的费用是2200元/年),为了能不放弃该网站,所以我又把打赏链接放上来啦~所有打赏金额都会被记账并投入博客维护中,感谢厚爱,多多关照~)

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数据挖掘导论

数据挖掘导论

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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为......一起来看看 《数据挖掘导论》 这本书的介绍吧!

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