给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
示例 2:
输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]
提示：
1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的
进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。
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/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var topKFrequent = function(nums, k) {
// nums = Array.from(new Set(nums))
console.log(nums)
// 先把频率map构造好
let map = new Map();
for(let i = 0; i < nums.length;i++) {
let num = map.get(nums[i]) || 0;
map.set(nums[i], ++num);
}
let convertArr = [map];
// 构造最小堆
function buildMinHeap(nums, k) {
console.log('buil11dMinHeap', k)
for(let i = Math.floor(k / 2) - 1; i >= 0; i--) {
headify(nums, i, k);
}
}
function headify(nums, i, k) {
console.log('buildMinHeap', k)
let l = 2 * i + 1;
let r = 2 * i + 2;
let largest = i;
console.log(1111,l, k)
if (l < k && nums[l][1] < nums[largest][1]) {
console.log(66)
largest = l
}
if (r < k && nums[r][1] < nums[largest][1]) {
console.log(66)
largest = r
}
if (largest !== i) {
swap(nums, largest, i);
headify(nums, largest, k)
}
}
function swap(nums, a, b) {
[nums[a], nums[b]] = [nums[b], nums[a]];
}
let i = 0;
let heap = []
while(i < k) {
console.log(999)
heap.push(convertArr[i++])
}
//构建最小堆
buildMinHeap(heap, k);
for(let i = k; i < convertArr.length; i++) {
if ((heap[0])[1] < (convertArr[i])[1]) {
heap[0] = convertArr[i]
headify(heap, 0, k)
}
}
console.log(heap)
return heap.map(i => i[0])
};
