算法模式：Top K 问题
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了Top K问题的算法模式，主要通过堆来求解最大、最小或最频繁的K个元素。利用最小堆或最大堆遍历元素并与堆顶比较，决定是否替换堆顶。示例中使用小堆找出前K个高频元素，强调了高效性，无需排序。
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关键要点
- 本文介绍了Top K问题的算法模式，主要通过堆来求解最大、最小或最频繁的K个元素。
- 使用最小堆或最大堆遍历元素并与堆顶比较，决定是否替换堆顶。
- 示例中使用小堆找出前K个高频元素，强调了高效性，无需排序。
- Top K问题适用于求解最大/最小/最频繁的K个元素，堆是最佳数据结构。
- 在求解最大K个元素时，使用小堆，待检查元素与堆顶元素比较，决定是否替换。
- 题目示例为LeetCode 347，要求返回出现频率前K高的元素。
- 算法的时间复杂度必须优于O(nlogn)，其中n是数组大小。
- 代码实现中使用HashMap统计元素出现次数，并利用最小堆找出频繁元素。
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延伸问答
Top K问题的算法模式是什么？
Top K问题的算法模式主要通过堆来求解最大、最小或最频繁的K个元素。
如何使用堆来解决Top K问题？
使用最小堆或最大堆遍历元素，并与堆顶比较，决定是否替换堆顶元素。
在求解最大K个元素时，应该使用哪种堆？
在求解最大K个元素时，适合使用小堆。
Top K问题的时间复杂度要求是什么？
算法的时间复杂度必须优于O(nlogn)，其中n是数组大小。
LeetCode 347题的要求是什么？
LeetCode 347题要求返回出现频率前K高的元素，可以按任意顺序返回答案。
在Top K问题中，如何统计元素的出现次数？
可以使用HashMap统计每个元素的出现次数。
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