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2026-06-09 17:05:09
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核心内容摘要

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Topk高频元素使用桶排序桶排序的核心是根据某一分类标准把相同的 放进一个桶比如根据元素出现次数分类111122223445,那1和2就要放进同一个桶3和5就要放进同一个桶4放进一个桶所以这个题就是根据出现次数放进同一个桶然后把桶顺序反转一个一个取满足k个就行bucket [ [ ] for _ in range(N) ]是桶排序的标准初始化写法比如输入nums [1,1,2,2,3,3,4,4,4]cnt{1:2, 2:2, 3:2, 4:3}→max_cnt3buckets[0] []buckets[1] []buckets [2] [1,2,3]3 个元素都出现 2 次buckets [3] [4]1 个元素出现 3 次class Solution: def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) - List[int]: cnt Counter(nums) max_cnt max(cnt.values()) buckets [[]for _ in range(max_cnt

] for x,i in cnt.items(): buckets[i].append(x) ans [] for bucket in reversed(buckets): ans.extend(bucket) if len(ans)k: return ans今天背了concurrent hashmap如何解决高并发线程安全问题Spring如何解决循环依赖IOC概念相关注解AOP概念底层原理项目哪些地方用到AOP动态代理概念实现机制redis的数据结构跳表是什么zset能实现多线程并发安全吗redis为什么快什么是IO多路复用技术持久化机制RDB和AOF优缺点过期删除策略内存淘汰策略

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