From a4a160a3aef7e037e105f702c5ffd532b1209471 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nittoco <166355467+nittoco@users.noreply.github.com> Date: Sat, 26 Apr 2025 00:17:32 +0900 Subject: [PATCH 1/2] 347. Top K Frequent Elements --- 347. Top K Frequent Elements.md | 173 ++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 173 insertions(+) create mode 100644 347. Top K Frequent Elements.md diff --git a/347. Top K Frequent Elements.md b/347. Top K Frequent Elements.md new file mode 100644 index 0000000..1f9bd37 --- /dev/null +++ b/347. Top K Frequent Elements.md @@ -0,0 +1,173 @@ +## Step1 + +- なんか何回もループして効率悪い気もするし、冗長な気もするが、とりあえず + +```python + +class Solution: + def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: + num_to_frequency = defaultdict(int) + for num in nums: + num_to_frequency[num] += 1 + frequencies_and_nums = [] + for num, frequency in num_to_frequency.items(): + frequencies_and_nums.append((frequency, num)) + result = [] + elems_count = 0 + for frequency, num in sorted(frequencies_and_nums, reverse=True): + result.append(num) + elems_count += 1 + if elems_count == k: + return result +``` + +## Step2 + +- まずはセルフ添削 + - 以下のエッジケースでどうするか + - kがnより大きい場合 + - 今は、何も返さないが、まずそう。とりあえずn個全部返そうかなあ + - warningとか出した方がいいのかなあ + - kが0の場合 + - 何も返さないでもよさそう。いやでも、空配列を返したいかも。 + - numsが空の場合 + - 空配列でいいかなあ。 + - 大きく分けると、各数字の頻度を数える(num_to_frequencyの初期化)→頻度順に並び替える→k個入れる、となる。「頻度順に並び替える」の部分を関数化するのはアリかな？ +- https://github.com/fuga-98/arai60/pull/10/files + - Counterを使う方法がある。特に、most_commonを使うと楽 + - **あとでドキュメントと内部実装を見てみる** + - ドキュメント + - 辞書のサブクラス(なのでhashableなものしか無理) + - elements()で、要素を挿入順に返せる + - substract()で要素が引かれる。total()で要素数の合計。 + - +, -, &, |なども定義されている + - heapqを使うのは、sortすれば済む話なので、あまり好きではないかも。 + - sorted(num_count, key=num_count.get, reverse=True) だけで、value順にkeyが並ぶのか。なら、頻度順に並び替える、を関数にしなくてもよさそう +- https://github.com/fhiyo/leetcode/pull/12/files + - なるほど、dataclassにしちゃって、__lt__で順序関係を定義するのもいいかも + - quick selectというのがあるのか。quick sortとまあ大体一緒だけど、分割したあとk番目のやつがどっちにあるのかを見て、ソートする必要がある範囲を狭めてちょっと効率化する感じ。**あとで実装。** + - mapを多用するのは見にくいかも。目が動くので。 +- https://discord.com/channels/1084280443945353267/1195700948786491403/1199312856806600805 + - pushしたあと、すぐpopするのはやや違和感？ +- [https://github.com/irohafternoon/LeetCode/pull/11](https://github.com/irohafternoon/LeetCode/pull/11#discussion_r2029796289) + - C++だとsetが平衡二分木なので、sort()しなくてもいけるのか + - リストやマップをクラス変数で共有するのは、犠牲にするものが結構ある +- [https://github.com/plushn/SWE-Arai60/pull/9](https://github.com/plushn/SWE-Arai60/pull/9#discussion_r2016235753) + - マイナスにしてpriority_queueは、少しわかりづらく感じた。 +- [https://github.com/mura0086/arai60/pull/14](https://github.com/mura0086/arai60/pull/14#discussion_r2009686710) + - 似た変数名があると混乱するね +- https://github.com/Fuminiton/LeetCode/pull/9#pullrequestreview-2626752734 +- https://github.com/quinn-sasha/leetcode/pull/9 +- https://github.com/olsen-blue/Arai60/pull/9 +- https://github.com/t0hsumi/leetcode/pull/9#discussion_r1880366187 +- QuickSelectと、dataclassで特殊メソッドを定義する、以下の実装を試した。 + - ltやeqなどの、特殊メソッドのドキュメントを読んだ(https://docs.python.org/ja/3.12/reference/datamodel.html#object.__lt__) + - デフォルトの実装。eqはisを呼ぶ。等しくない場合はNot Implemented。__ne__はその逆。 + - そのほかの比較演算子は、デフォルト挙動は存在しない。<または==であることは≤を保証しない。比較演算子がない場合、<や≤はTypeErrorとなる。 + - reflectionというのがよくわからなかったが、chatGPTに聞いた感じ、`a < b` で `a.__lt__(b)` がダメだったら `b.__gt__(a)` を試す。ということらしい？ + - こういう用語、常識なのか？ + + ```python + + from dataclasses import dataclass + + @total_ordering + @dataclass + class NumWithFreq: + num: int + freq: int + + def __lt__(self, other): + if self.freq == other.freq: + return self.num < other.num + return self.freq < other.freq + + def __eq__(self, other): + return self.freq == other.freq and self.num == other.num + + class QuickSelect: + def __init__(self, nums): + self.nums = nums + self.all_length = len(nums) + + def _swap(self, index1, index2): + self.nums[index1], self.nums[index2] = self.nums[index2], self.nums[index1] + + def _get_median_of_three_and_its_index(self, index1, index2, index3): + sorted_three = sorted( + [ + (self.nums[index1], index1), + (self.nums[index2], index2), + (self.nums[index3], index3), + ] + ) + return sorted_three[1] + + # 不変条件 pivotのindex以上のものは、pivot以上の値である + def _partition(self, left_index, right_index, k): + if left_index == right_index: + return self.nums[left_index] + pivot_value, pivot_index = self._get_median_of_three_and_its_index( + left_index, right_index, (left_index + right_index) // 2 + ) + self._swap(pivot_index, right_index) + num_less_than_pivot = left_index + for i in range(left_index, right_index): + if self.nums[i] < pivot_value: + self._swap(i, num_less_than_pivot) + num_less_than_pivot += 1 + self._swap(right_index, num_less_than_pivot) + pivot_rank = self.all_length - num_less_than_pivot + if pivot_rank == k: + return self.nums[num_less_than_pivot] + if pivot_rank > k: + return self._partition(num_less_than_pivot + 1, right_index, k) + return self._partition(left_index, num_less_than_pivot - 1, k) + + def get_kth_largest_value(self, k): + return self._partition(0, self.all_length - 1, k) + + def get_sorted_value_until_kth_greatest(self, k): + self.get_kth_largest_value(k) + return self.nums[-k:] + + class Solution: + def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: + num_to_frequency = defaultdict(int) + for num in nums: + num_to_frequency[num] += 1 + nums_with_freqs = [] + for num, freq in num_to_frequency.items(): + nums_with_freqs.append(NumWithFreq(num=num, freq=freq)) + quick_select = QuickSelect(nums_with_freqs) + ordered_by_kth = quick_select.get_sorted_value_until_kth_greatest(k) + result = [] + for num_with_freq in ordered_by_kth: + result.append(num_with_freq.num) + return result + ``` + +- Counter、most_commonでの実装。実務ならこれでOK + - CPythonのmost_commonの[実装](https://github.com/python/cpython/blob/17718b0503e5d1c987253641893cab98e01f4535/Lib/collections/__init__.py#L625)を見てみると、nがNoneの時以外に、いちいちheapqをimportしてnlargest()使っているのが不思議。単純にsortedの方がオーバーヘッドなさそうなので。 + - Counterがdictの継承なのは、予想通り。initの実装も眺めたが、大体予想通り。 + +```python +from collections import Counter + +class Solution: + def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: + return [num for num, _ in Counter(nums).most_common(k)] + +``` + +- sortのkeyをうまく指定した実装(Counterのmost_commonがこう実装しないのが不思議) + +```python + +class Solution: + def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: + num_to_frequency = defaultdict(int) + for num in nums: + num_to_frequency[num] += 1 + return sorted(num_to_frequency, key=num_to_frequency.get, reverse=True)[:k] +``` From f2ebdc6fe83e5e3e0624d2ef3281a61c41a6c222 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nittoco <166355467+nittoco@users.noreply.github.com> Date: Sat, 26 Apr 2025 00:39:07 +0900 Subject: [PATCH 2/2] Update 347. Top K Frequent Elements.md --- 347. Top K Frequent Elements.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/347. Top K Frequent Elements.md b/347. Top K Frequent Elements.md index 1f9bd37..8dc3826 100644 --- a/347. Top K Frequent Elements.md +++ b/347. Top K Frequent Elements.md @@ -60,7 +60,7 @@ class Solution: - https://github.com/quinn-sasha/leetcode/pull/9 - https://github.com/olsen-blue/Arai60/pull/9 - https://github.com/t0hsumi/leetcode/pull/9#discussion_r1880366187 -- QuickSelectと、dataclassで特殊メソッドを定義する、以下の実装を試した。 +- QuickSelectと、dataclassで特殊メソッドを定義する、以下の実装を試した。(注: 練習のためで、本番ではこれはやりません) - ltやeqなどの、特殊メソッドのドキュメントを読んだ(https://docs.python.org/ja/3.12/reference/datamodel.html#object.__lt__) - デフォルトの実装。eqはisを呼ぶ。等しくない場合はNot Implemented。__ne__はその逆。 - そのほかの比較演算子は、デフォルト挙動は存在しない。<または==であることは≤を保証しない。比較演算子がない場合、<や≤はTypeErrorとなる。