347. Top K Frequent Elements #24
Conversation
| int count = numToCount.getOrDefault(num, 0) + 1; | ||
| numToCount.put(num, count); |
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私はこれ2行に分ければそれほど違和感がないですが、単に「なかったら0で初期化して」「1を足す」という分け方でもいいかと思います。ここらへんにいくつかオプションを書いておきました。
https://discord.com/channels/1084280443945353267/1300342682769686600/1357378682163036160
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やりたいことを日本語で表現してみるのいいですね。 今後一度立ち止まって考えてみようと思います。
また、オプションも大変参考になります。ありがとうございます。
| - まず各数字の出現回数を HashMap に記録する。その後、Map の key（= ユニークな数字の set）を配列に格納する | ||
| - Quick Select アルゴリズムを用いて、出現回数に基づいて配列をパーティショニングする | ||
| - 任意の pivot 要素 を用意し pivot より大きいグループと小さいグループに配列を分割する | ||
| - 上位 k 個の要素がパーティションより右側に来るように繰り返す |
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そうですね。left, right が何を意味しているとしてループを回るたびに引き継いでいるかは考えてみましょう。
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leftとrightは探索対象となるサブ配列の開始/終了インデックスですね。ループのたびにサブ配列の左右端を更新し、上位k要素が右半分に集まるまで範囲を狭めています。
|
|
||
| - Step1 の改良版。解法は同じ。 | ||
| - Step1 では heap に[数値, 回数]ペアを表す int[]を丸ごと入れる、一方で改良版は key（Integer）だけを入れ、heap 作成時の設定で Map を参照する事で頻度を取得している | ||
| - 配列でペアを作る方法は暗黙的な使い道の解釈を読み手に強制する点で読み手側の負担が大きいと感じる |
| } | ||
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||
| private int partition(List<Integer> nums, int left, int right, Map<Integer, Integer> numToCount) { | ||
| // Using the rightmost element as pivot |
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おっしゃるとおり、右端固定のピボットでは入力がソート済みの場合に O(n²) になるリスクがありますね。実運用向きではない気はします。
| private int partition(List<Integer> nums, int left, int right, Map<Integer, Integer> numToCount) { | ||
| // Using the rightmost element as pivot | ||
| int pivotFrequency = numToCount.get(nums.get(right)); | ||
| int i = left; |
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個人的には、iの生存期間はある程度長いし重要な変数なので、もうちょっとしっかりした変数名をつけたい気持ちになります。
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たしかに重要な変数の割に通例のインデックスと同じ命名にするのはよくないかもですね。pivotIndexとかもう少ししっかりした変数名にしようと思いました。
問題
https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/
言語
Java
次に解く問題
Find K Pairs with Smallest Sums