5/22 월 [LeetCode #347] K개의 최빈값 TIL

[LeetCode] 347. Top K Frequent Elements

문제:

Given an integer array nums and an integer k, return the k most frequent elements. You may return the answer in any order.

Example 1:

Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]

Example 2:

Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]

Constraints:

1 <= nums.length <= 105

104 <= nums[i] <= 104

k is in the range [1, the number of unique elements in the array].

It is guaranteed that the answer is unique.

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

나의 풀이:

// 
// Time complexity: 3O(N) + O(N logN) + O(K)? => O(N logN)
function topKFrequent(nums, k) {
	// 1. count frequency 
	const countNums = new Map();
	for (const num of nums) { // O(N)
		countNums.set(num, (countNums.get(num) ?? 0) + 1);
	}

	// 1-1. if the size of map is equal to k, just return all keys.
	if (countNums.size === k) {
		return [...countNums.keys()]; // O(N)
	}

	// 2. make it into an array
	let sortedNums = [...countNums]; // O(N)

	// 3. sort the array based on frequency descending order.
	sortedNums.sort((a, b) => b[1] - a[1]); // O(N logN)

	// 4. return the first k values
	return sortedNums.slice(0, k).map((element) => element[0]); // O(K) ?
}

다른 풀이:

// Using another array 'bucket' that has frequency as it's index and the numbers of 'nums' as values.
// Time complexity: O(N) + O(number of unique numbers) + O(highest frequency) + O(k) => O(N) + O(N + 1) + O(k) => O(N)
// Space complexity: O(number of unique numbers) + O(highest frequency) + O(k) => O(N + 1) + O(k) => O(N) 
function linkedHashSolution(nums, k) {

	const freqMap = new Map(); // space: O(unique numbers)
    const bucket = []; 			// space: O(highest frequency)
    const result = [];			// space: O(k)
    
	// 1. 일단 nums 안의 각각의 숫자들에 대하여 빈도수 map을 만든다. 
    for (let num of nums) { // O(N) 
        freqMap.set(num, (freqMap.get(num) || 0) + 1);
    }
	if (freqMap.size === k) {
		return [...freqMap.keys()];
	}

	// 2. 만든 map에서 '빈도수'를 인덱스로 하는 배열(bucket)에 해당 '숫자'를 집어넣는다.
	// 		같은 빈도수를 가지는 숫자가 있을 수 있으니 set으로 만들어 넣는다. 
	// 		그냥 array로 하지 않는 이유는 빠르게 접근하기 위해서? 반환 순서는 상관 없다고 했으니까? 
    for (let [num, freq] of freqMap) { // O(unique numbers)
        bucket[freq] = (bucket[freq] || new Set()).add(num);
    }

	// 3. bucket에 존재하는 가장 큰 인덱스부터 앞으로 검사하면서
	// 		해당 인덱스의 값(set)을 통째로 결과 배열 result에 넣는다. 
	// 		result의 크기가 k개가 되면 앞으로 검사를 멈추고 리턴한다. 
	// 		(무조건 한 개의 해답이 존재한다고 했으므로, 한 번 루프에 k=5를 찾아야 하는데 result 크기가 4->6으로 건너뛰어지는 경우가 없을 것이 보장된다.)
    for(let i = bucket.length-1; i >= 0; i--) { // O(highest frequency)
		if (bucket[i]) result.push(...bucket[i]); // ~ O(1)
		// 아래 두 줄과 같이 하면 꼭 한 개의 해답이 존재하지 않아도(k=5를 찾아야 하는데 result 크기가 4->6으로 건너뛰는 경우도) 가장 먼저 자리한 k개만을 반환하여 통과할 수 있다. 
        if (result.length >= k) break;
    }
    return result.slice(0, k); // O(K)
}

// 내 해법의 로직과 같은데 훨씬 더 간결히 표현한 해법: 
// 단, LeetCode 사이트에서는 통과가 되는데 VS Code에서 실행할 때는 숫자 값들이 왜인지 문자열로 반환되어 테스트를 통과하지 않는다. 
function sortedHashIn3LinesSolution(nums, k) {
	const counts = {}
	for (let num of nums) counts[num] = (counts[num] ?? 0) + 1;
	
	return Object.keys(counts).sort((a, b) => counts[b] - counts[a]).slice(0, k);
}

※ 위 내용은 스스로 공부하며 적어둔 노트이며 불확실한 내용이 있을 수 있습니다. 학습용으로 적합하지 않음을 유념해주세요. ※

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