使用哈希表计算频率 - 自制答案

【问题标题】：Using Hash Table to count the frequencies - Self Made使用哈希表计算频率 - 自制
【发布时间】：2017-01-09 04:13:47
【问题描述】：

如果我允许额外的存储 O(N)，我可以使用哈希表和 BST 来解决以下问题吗？

计算数组中所有元素的频率？
找出数组中哪个数字重复的次数最多？

我最感兴趣的是整数元素。

【问题讨论】：

这闻起来像家庭作业。
元素是什么，它们是如何生成的？例如，整数的行为与浮点数不同。
我这里只关心整数。
您能否澄清您的问题中“频率”和“出现次数”之间的区别？（对不起，如果这是微不足道的，我不是以英语为母语的人）
我认为两者都是一样的。两者都说，一个元素出现了多少次

标签： arrays algorithm hashtable

【解决方案1】：

是的，这两个任务都可以使用哈希表和 BST 完成，需要线性空间。

哈希表和二叉搜索树都可以实现映射接口，可以通过键快速查找，并将其链接到值。

您可以使用此映射接口来实现一个直方图，该直方图从您的键映射到一个整数。
您迭代数组，并为每个元素在地图中查找它（作为键）。如果此键存在，则获取该值，并将其加一。
否则，将此新元素插入到值为 1 的地图中。

完成此操作后，您的地图就满足了要求 1。
要满足第二个要求，只需迭代映射并找到与最高值关联的键，然后返回它。

这是在需要线性额外空间的情况下完成的，当映射基于哈希表时在 O(n) 中完成，当它基于 BST 时在 O(nlogn) 中完成。（对于 BST，使用自平衡 BST 时间复杂度的所有平均情况可能是O(nlogn) 最坏情况）。

具有实现映射接口的哈希映射的 C++11 代码

#include <iostream>
#include <unordered_map>
using namespace std;

int main() {
    int array[] = {1,9,9,7,5,4,1,2,0,1,0};
    std::unordered_map<int,int> histogram;
    for (int x : array) { 
        auto in_map = histogram.find(x);
        if (in_map == histogram.end()) { 
            histogram[x] = 1;
        } else { 
            ++(in_map->second);
        }
    }
    int most_occurances_element = -1;
    int most_occurances = -1;
    for (const auto& kv : histogram) {
      if (kv.second > most_occurances) {
        most_occurances_element = kv.first;
        most_occurances = kv.second;
      }
    }
    std::cout << "Most frequent element " << most_occurances_element << " with "
        << most_occurances << " occurances.";
    return 0;
}

请注意，此答案将整数（或其他可枚举类型）称为元素。对于浮点，答案可能会因各种因素而完全不同（“平等”的定义、元素的来源……）

【讨论】：

是的，谢谢，这是我正在寻找的一种解释。