347.前K个高频元素

方法：堆

首先遍历整个数组，并使用哈希表记录每个数字出现的次数，并形成一个「出现次数数组」。找出原数组的前 k 个高频元素，就相当于找出「出现次数数组」的前 k 大的值

利用堆的思想：建立一个小顶堆，然后遍历出现次数数组：

• 如果堆的元素小于k，就直接插入堆中

• 如果堆的元素个数等于k，则检查堆顶与当前出现次数的大小，如果堆顶更大，说明至少有k个数字的出现次数比当前值大，故舍弃当前值；否则，就弹出堆顶，并将当前值插入堆中

  遍历完成后，堆中的元素就代表了出现次数数组中前k大的值

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        //使用字典，统计每个元素出现的次数，元素为键，元素出现的次数为值
        Map<Integer,Integer> occurrences = new HashMap<Integer,Integer>();
        for(int num:nums){
            occurrences.put(num,occurrences.getOrDefault(num,0) + 1);
        }
        //int[] 的第一个元素代表数组的值，第二个元素代表了该值出现的次数
        PriorityQueue<int []> queue = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {
            public int compare(int[] m,int[] n) {
                return m[1] - n[1];
            }
        });

        for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : occurrences.entrySet()){
            int num = entry.getKey(),count = entry.getValue();
            if(queue.size() == k){
                if(queue.peek()[1] < count){
                    queue.poll();
                    queue.offer(new int[]{num,count});
                }
            }else{
                queue.offer(new int[]{num,count});
            }
        }
        //取出堆中的元素
        int[] ret = new int[k];
        for(int i = 0;i<k;i++){
            ret[i] = queue.poll()[0];
        }
        return ret;
    }
}