public static void Test()
{
Solution s = new Solution();
int[][] flightSeats = new int[][]
{
new int[] { 1, 2, 10 },
new int[] { 2, 3, 20 },
new int[] { 2, 5, 25 }
};
var t = TimerY.New();
s.CorpFlightBookings(flightSeats, 5).PrintList();
t.TimingMs();
//10, 55, 45, 25, 25
int[][] flightSeats2 = new int[][]
{
new int[] { 2, 2, 35 },
new int[] { 1, 2, 10 },
};
var t2 = TimerY.New();
s.CorpFlightBookings(flightSeats2, 2).PrintList();
t2.TimingMs();
//10, 45
}
public int[] TopKFrequent(int[] nums, int k)
{
var numFreq = new Dictionary <int, int>();
var t = TimerY.New();
foreach (int num in nums) //數每個數的freq
{
if (numFreq.ContainsKey(num))
{
numFreq[num]++;
}
else
{
numFreq.Add(num, 1);
}
}
t.TimingMs(true);
t = TimerY.New();
var freqNum = new Dictionary <int, HashSet <int> >();
foreach (int num in numFreq.Keys) //freq分群
{
int freq = numFreq[num];
if (freqNum.ContainsKey(freq))
{
freqNum[freq].Add(num);
}
else
{
freqNum.Add(freq, new HashSet <int> {
num
});
}
}
t.TimingMs(true);
t = TimerY.New();
List <int> res = new List <int>();
while (k > 0) //取前k
{
int maxFreq = freqNum.Keys.Max();
res.AddRange(freqNum[maxFreq].ToList());
k -= freqNum[maxFreq].Count();
freqNum.Remove(maxFreq);
}
t.TimingMs(true);
t = TimerY.New();
return(res.ToArray());
}
public int[] TopKFrequent(int[] nums, int k)
{
List <int>[] bucket = new List <int> [nums.Length + 1];
Dictionary <int, int> frequencyDictionary = new Dictionary <int, int>();
var t = TimerY.New();
foreach (int n in nums) //數每個數的freq
{
if (frequencyDictionary.ContainsKey(n))
{
frequencyDictionary[n]++;
}
else
{
frequencyDictionary[n] = 1;
}
}
t.TimingMs(true);
t = TimerY.New();
foreach (int key in frequencyDictionary.Keys) //freq分群
{
int frequency = frequencyDictionary[key];
if (bucket[frequency] == null)
{
bucket[frequency] = new List <int>();
}
bucket[frequency].Add(key);
}
t.TimingMs(true);
t = TimerY.New();
List <int> res = new List <int>(); //取前k
for (int pos = bucket.Length - 1; pos >= 0 && res.Count() < k; pos--)
{
if (bucket[pos] != null)
{
res.AddRange(bucket[pos]);
}
//else
//{
// //Console.WriteLine("null");
//}
}
t.TimingMs(true);
t = TimerY.New();
return(res.ToArray());
}
public static void Test()
{
Solution s = new Solution();
//Console.WriteLine(s.NumPoints());
//Console.WriteLine(s.SpecialArray(new int[] { 3, 5 }));
int[] testCases = new int[]
{
//300, 3000, 30000, 300000,3000000, 30000000,
300000000
};
foreach (int testCase in testCases)
{
List <int> test = new List <int>();
//for (int i = 1; i < 10000; i++)
//{
// for (int j = 0; j < i; j++)
// {
// test.Add(i);
// }
//}
Random r = new Random();
for (int i = 1; i < testCase; i++)
{
test.Add(r.Next(testCase / 10000));
}
int topK = testCase / 10000;
var ta = test.ToArray();
Console.WriteLine("length: " + ta.Length + " top: " + topK);
Solution_RemoveMax so = new Solution_RemoveMax();
Solution_BucketSort sb = new Solution_BucketSort();
TimerY t = TimerY.New();
so.TopKFrequent(ta, topK);
Console.WriteLine("so " + t.TimingMs());
t = TimerY.New();
sb.TopKFrequent(ta, topK);
Console.WriteLine("sb " + t.TimingMs());
}
// length: 299999999 top: 30000
// RemoveMax
// 13673.8614 //數每個數的freq
// 3.9296 //freq分群
// 3.9041 //取前k
// 13686.5751
// Bucket
// 15042.0228
// 0.974
// 2205.1969
// sb 17252.1434
// 此二解 前兩步驟做的事情其實差不多 時間也差不多 都是毫秒
// 只有最後一步有巨大差距
// 應該是因為 bucket 會一堆空值 因為他的freq bucket 開太細太大了
// removemax 很精準 因為她就是所有存在的freq分類 很精準
// 所以一直max remove 動作最少量
// 本來 max 就是怕怕的 O n 遞減就是 怕的 n^2
// 但是相較之下 freq少量精準 所以反而比 bucket快
// 這個級距是 bucket是開相同長度 3 億
// 實際removemax 因為 30000個數字 最平均會是freq = 10000 所以頂多30000 可能少很多
// 所以就差10000倍 實際跑差1000倍左右
// 所以 O 不一定完全決定 跟做法還是有關 做法不同 O 的 n就又不同了
// 或者是說 bucket 是 O n removeMax 是 O k^2
//
// 但是這個 k 就很有趣
// k 小的話 不用說 最後一步取 一定超快
// 要比時間最長 考慮 k 最大 因為 k個數 * 平均freq = 陣列長n
// 加上最後其實 是 freq 或 k 兩者小的值 決定時間
// freq不同數如果小 k 再大 一下子就加滿 每個freq都有大量數
// k小 freq再大 也只取k個
//
// 所以因為 k * freq = n
// 所以 k freq 的 min 要最大 就是開根號
// 根號一下去 馬上就小很多了 就快很多 n^1/2
// 所以 O用 k freq 決定 那就真的小很多 也快很多
// 所以 O k freq 比 O n 一定快很多
}