Jul 20, 2023 · Jun 30, 2023 · Jul 20, 2023 · Jul 20, 2023 · Jul 20, 2023 · Jul 20, 2023
diff --git a/problems/0347.前K个高频元素.md b/problems/0347.前K个高频元素.md
Original file line number	Diff line number	Diff line change
Expand Up		@@ -5,8 +5,6 @@
		<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们收益!</strong></p>




		> 前K个大数问题,老生常谈,不得不谈

		# 347.前 K 个高频元素
Expand All		@@ -29,9 +27,11 @@
		* 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。
		* 你可以按任意顺序返回答案。

	# 思路
	## 算法公开课

	《代码随想录》算法视频公开课:[优先级队列正式登场!大顶堆、小顶堆该怎么用?\| LeetCode:347.前 K 个高频元素](https://www.bilibili.com/video/BV1Xg41167Lz),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。
	[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html):[优先级队列正式登场!大顶堆、小顶堆该怎么用?\| LeetCode:347.前 K 个高频元素](https://www.bilibili.com/video/BV1Xg41167Lz),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。

	## 思路

		这道题目主要涉及到如下三块内容:
		1. 要统计元素出现频率
Expand Down Expand Up		@@ -122,18 +122,18 @@ public:
		* 时间复杂度: O(nlogk)
		* 空间复杂度: O(n)

	# 拓展
	## 拓展
		大家对这个比较运算在建堆时是如何应用的,为什么左大于右就会建立小顶堆,反而建立大顶堆比较困惑。

		确实例如我们在写快排的cmp函数的时候,`return left>right` 就是从大到小,`return left<right` 就是从小到大。

		优先级队列的定义正好反过来了,可能和优先级队列的源码实现有关(我没有仔细研究),我估计是底层实现上优先队列队首指向后面,队尾指向最前面的缘故!


	# 其他语言版本
	## 其他语言版本

	### Java:

	Java:
		```java

		/*Comparator接口说明:
Expand Down Expand Up		@@ -216,7 +216,8 @@ class Solution {
		}
		```

	Python:
	### Python:

		```python
		#时间复杂度:O(nlogk)
		#空间复杂度:O(n)
Expand Down Expand Up		@@ -245,7 +246,7 @@ class Solution:
		return result
		```

	Go:
	### Go:

		```go
		//方法一:小顶堆
Expand Down Expand Up		@@ -320,8 +321,8 @@ func topKFrequent(nums []int, k int) []int {



	### JavaScript:

	JavaScript:
		```js
		// js 没有堆需要自己构造
		class Heap {
Expand Down Expand Up		@@ -419,7 +420,7 @@ const topKFrequent = function (nums, k) {
		};
		```

	TypeScript:
	### TypeScript:

		```typescript
		function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {
Expand All		@@ -435,7 +436,8 @@ function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {
		};
		```

	C#:
	### C#:

		```csharp
		public int[] TopKFrequent(int[] nums, int k) {
		//哈希表-标权重
Expand Down Expand Up		@@ -473,7 +475,7 @@ C#:

		```

	Scala:
	### Scala:

		解法一: 优先级队列
		```scala
Expand Down Expand Up		@@ -517,7 +519,9 @@ object Solution {
		}
		```

	rust: 小根堆
	### Rust

	小根堆

		```rust
		use std::cmp::Reverse;
Expand Down Expand Up		@@ -549,3 +553,4 @@ impl Solution {
		<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
		<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
		</a>