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Author: kimi0230

Leetcode/0347.Top-K-Frequent-Elements/README.md

@@ -154,6 +154,9 @@ import (
 
 // 方法一: 使用 PriorityQueue
 // 時間複雜 O(Nlog⁡k), 空間複雜 O(N)
+// 首先遍歷整個數組，並使用哈希表記錄每個數字出現的次數，並形成一個「出現次數數組」
+// 建立一個 PriortyQueue, 將「出現次數數組」丟進去
+// 在把 PriortyQueue pop的值丟到 result
 func TopKFrequent(nums []int, k int) []int {
 	m := make(map[int]int)
 	for i := 0; i < len(nums); i++ {

Leetcode/0347.Top-K-Frequent-Elements/main.go

@@ -7,6 +7,9 @@ import (
 
 // 方法一: 使用 PriorityQueue
 // 時間複雜 O(Nlog⁡k), 空間複雜 O(N)
+// 首先遍歷整個數組，並使用哈希表記錄每個數字出現的次數，並形成一個「出現次數數組」
+// 建立一個 PriortyQueue, 將「出現次數數組」丟進去
+// 在把 PriortyQueue pop的值丟到 result
 func TopKFrequent(nums []int, k int) []int {
 	m := make(map[int]int)
 	for i := 0; i < len(nums); i++ {

README.md

@@ -109,6 +109,9 @@ https://kimi0230.github.io/LeetcodeGolang/
 
 
 #### Heap & Priority Queue
+
+Heap 總是能讓整棵樹當中最大或最小值維持在root節點上
+
 ##### Heap 有幾個特色：
 * 常見架構是像 binary tree 那樣
 * 保持 balanced