347. Top K Frequent Elements

347-Top-K-Frequent-Elements/note.md

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+# 347. Top K Frequent Elements
+
+<https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/>
+
+## step1（まず通す）
+
+値→回数でカウントした後に回数→値の変換が高速にできて回数の大小でトータルオーダーのものが欲しいと思って Frequency を定義したけど冷静に考えると [回数, 値]のリストで良かった（List の順序は辞書順で判定）。
+
+nums の長さを n としたとき、時間計算量は
+
+- カウント部分が O(n)
+- ヒープ化が O(n)
+- 取り出すところが pop O(log n) をk 回で O(k log n)
+
+なので O(k * log n)
+
+空間計算量は長さ n か k の配列（中身は固定サイズ）をいくつか持っているのとあとは定数だけなので O(n)
+
+## step2（整形＆他の人のコードを読む）
+
+ひとまずリストで書いてみた。
+
+- <https://github.com/potrue/leetcode/pull/9/changes>
+  - 自分が欲しかったものとして bidict というやつがあるらしい
+    - <https://pypi.org/project/bidict/>
+  - 自分の手でアルゴリズムを書かないとしたら Counter が便利
+  - 逆引き辞書を `{回数: [その回数出てきた値のリスト]}` で持っておけばバケットソートできて速そう
+  - クイックセレクトという、クイックソートの類似のアルゴリズムがあるらしい
+  - ヒープじゃなくてソートして先頭k個を取ってくるなら、`{値: 回数}` 辞書のまま value でソートするという方法があるらしい
+    - <https://github.com/potrue/leetcode/pull/9/changes#r2083373096>
+- heapq.heapify_max() などの max 系は 3.14 から使えるようになった新しい機能
+  - <https://docs.python.org/ja/3.14/library/heapq.html>
+  - minheap しか使えないなら回数を符号反転で持つことで解決できる
+
+## step3（10分以内にさっとかける * 3回）

347-Top-K-Frequent-Elements/step1.py

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+from functools import total_ordering
+from typing import Dict, List
+import heapq
+
+
+@total_ordering
+class Frequency:
+    def __init__(self, value: int, count: int):
+        self.value = value
+        self.count = count
+
+    def __eq__(self, other: object) -> bool:
+        if not isinstance(other, self.__class__):
+            return NotImplemented
+        return self.count == other.count
+
+    def __lt__(self, other):
+        if not isinstance(other, self.__class__):
+            return NotImplemented
+        return self.count < other.count
+
+    def count_up(self):
+        self.count += 1
+
+
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        frequency_counter: Dict[int, Frequency] = {}
+        for num in nums:
+            if frequency_counter.get(num) is None:
+                frequency_counter[num] = Frequency(num, 1)
+            else:
+                frequency_counter[num].count_up()
+
+        frequency_counts = list(frequency_counter.values())
+        heapq.heapify_max(frequency_counts)
+        k_most_frequent_elements = []
+        while len(k_most_frequent_elements) < k:
+            k_most_frequent_elements.append(heapq.heappop_max(frequency_counts).value)
+
+        return k_most_frequent_elements

347-Top-K-Frequent-Elements/step2.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from typing import Dict, List
+import heapq
+
+
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        frequency_counter: Dict[int, List[int]] = {}
+        for num in nums:
+            if frequency_counter.get(num) is None:
+                frequency_counter[num] = [1, num]
+            else:
+                frequency_counter[num][0] += 1
+
+        frequency_counts = list(frequency_counter.values())
+        heapq.heapify_max(frequency_counts)
+        k_most_frequent_elements = []
+        while len(k_most_frequent_elements) < k:
+            k_most_frequent_elements.append(heapq.heappop_max(frequency_counts)[1])
+
+        return k_most_frequent_elements

347-Top-K-Frequent-Elements/step3.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from typing import Dict, List
+import heapq
+
+
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        # counter の value は [回数, 値]のリスト
+        counter: Dict[int, List[int]] = {}
+        for num in nums:
+            if counter.get(num) is None:
+                counter[num] = [1, num]
+            else:
+                counter[num][0] += 1
+
+        count_and_num = list(counter.values())
+        heapq.heapify_max(count_and_num)
+        top_k = []
+        while len(top_k) < k:
+            top_k.append(heapq.heappop_max(count_and_num)[1])
+        return top_k