在北美SDE行业，面试是求职者展示自己技能的重要环节。Google作为行业的领头羊，其面试题往往成为求职者关注的焦点。今天，我们就来探讨北美面试中Google的经典题目——“Find Top K Largest Element”，并分享解题技巧。
问题描述 题目要求在给定整数数组 nums 和整数 k 的情况下，返回数组中出现频率最高的 k 个元素，且答案顺序可任意。例如，给定 nums = [1,1,1,2,2,3]，k = 2，输出应为 [1,2]。
解题思路：
解决此问题的一种常见思路是利用 Min Heap 或 Max Heap。首先通过 Map 统计每个元素的频率，然后将元素及其频率信息存入最小堆。不断调整堆，确保堆中始终保留频率最高的 k 个元素，最后构建结果数组。然而，这种方法的时间复杂度为 O (NlogN)。
优化方案：
为了优化时间复杂度，我们可以借鉴 Quick Sort 的思想。在 Quick Sort 过程中，每次迭代会根据选定的 Pivot 将元素分到两侧。对于这道题，我们对比的是元素的频率而非数字大小。通过选择合适的 Pivot（第 K 个频繁元素），可以快速定位到 Top K 元素。具体操作是先进行一次 Partition，根据元素频率将数组分为两部分，然后判断 Pivot 右侧元素数量与 k 的关系，决定下一步在左侧还是右侧继续查找，直至找到第 K 个频繁元素，进而得到 Top K 元素。
代码实现：
复杂度分析
这种优化后的方法平均时间复杂度为 O (N)，但在最坏情况下仍为 O (N^2)。空间复杂度为 O (N)，N 为输入数组的长度。这就是北美Google经典面试题的解读，你学会了吗？
发布时间：2025-02-07
