347. Top K Frequent Elements

lc347.md

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+# step1
+愚直に考えるなら、for文を回してdictに格納し、上からk個取得
+頻度(freq)でheapソートをして格納し、そのときにnumもデータに入れる。
+その後heappopでk個まで減らしてreturnする。
+"""
+
+```python
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        elements = {}
+
+        for num in nums:
+            if num in elements:
+                elements[num] += 1
+            else:
+                elements[num] = 1
+
+        elements_order_by_freq = []
+        for key, value in elements.items():
+            heapq.heappush(elements_order_by_freq, [value, key])
+
+        while len(elements_order_by_freq) > k:
+            heapq.heappop(elements_order_by_freq)
+
+        most_k_elements = []
+        for element_order_by_freq in elements_order_by_freq:
+            most_k_elements.append(element_order_by_freq[1])
+
+        return most_k_elements
+```
+
+# step2
+参考にした方のPR
+- https://github.com/t0hsumi/leetcode/pull/9
+- https://github.com/katataku/leetcode/pull/9
+- https://github.com/tarinaihitori/leetcode/pull/9
+- https://github.com/thonda28/leetcode/pull/17
+- https://github.com/goto-untrapped/Arai60/pull/55
+
+他の方のPRを見ていたときのメモ
+- dictを使わなくても、Counterでできる https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.Counter
+- [defaultdict](https://docs.python.org/ja/3.6/library/collections.html)とdictの違いがよくわかっていない。defaultdictを使うとstep1の最初のif文が必要なくなる。これは存在しないキーに対しては0が自動的に設定されているから
+- 前のLeetCodeの問題でも指摘されたこと(厳密にいうと、コードを書いているときにどうやって書くんだっけとなっていた)を忘れていた.
+```
+for num in nums:
+    if num not in elemets:
+         elements[num] = 0 
+    elements[num] += 1
+```
+- クイックセレクトを使った解法もありましたがこれくらいは"常識"なんですかね?
+- 他の方の解答で、returnのところに[num for num, freq in sorted\_num\_to\_freq\_list]みたいにして書いているのは個人的にはあまり好きじゃない(変数に格納してreturn 変数 みたいにしたい)が、これは個人の好みとして片付けて良いのか、"一般的な"ソフトウェアエンジニアが書く方法があるのか気になった。
+
+- step1の改良
+```python
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        num_to_count = defaultdict(int)
+        for num in nums:
+            num_to_count[num] += 1
+
+        sorted_nums = []
+        for num, freq in num_to_count.items():
+            heapq.heappush(sorted_nums, (freq, num))
+
+        top_k_freq = []
+        while(len(sorted_nums) > k):
+            heapq.heappop(sorted_nums)
+
+        for num in sorted_nums:
+            top_k_freq.append(num[1])
+
+        return top_k_freq
+```
+- バケットソート
+整数のソートにおいて、最大値個のバケツを用意することでメモリ使用を犠牲にしてソートを行う。
+```python
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        num_to_count = defaultdict(int)
+        for num in nums:
+            num_to_count[num] += 1
+
+        bucket = [[] for _ in range(len(nums) + 1)]
+        for num, freq in elements.items():
+            bucket[freq].append(num)
+
+        sorted_nums = []
+        for i in range(len(bucket) -1, 0, -1):
+            if bucket[i]:
+                sorted_nums.extend(bucket[i])
+            if len(sorted_nums) >= k:
+                return sorted_nums[:k]
+```
+
+# step3
+```python
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        num_to_count = defaultdict(int)
+        for num in nums:
+            num_to_count[num] += 1
+
+        sorted_nums = []
+        for num, freq in num_to_count.items():
+            heapq.heappush(sorted_nums, (freq, num))
+
+        top_k_freq = []
+        while(len(sorted_nums) > k):
+            heapq.heappop(sorted_nums)
+
+        for num in sorted_nums:
+            top_k_freq.append(num[1])
+
+        return top_k_freq
+```