347. Top K Frequent Elements by t-ooka · Pull Request #15 · t-ooka/leetcode

t-ooka · 2025-09-07T05:30:45Z

問題: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/

Implement topKFrequent method to find top k frequent elements in a list.

naoto-iwase · 2025-11-16T21:56:43Z

@@ -0,0 +1,36 @@
+# step1
+
+メタ認知でpriority queueを使用しようと思いました。


メタ情報からヒントを得てしまっているという意味だと思いますが、個人的にはそれをメタ認知とは言わないと思います。

たしかに日本語おかしかったです。笑
ご指摘ありがとうございます。

naoto-iwase · 2025-11-16T22:00:05Z

+ただどうも良いやり方が思いつかず、解答にあったコードを参考にして写経してあります。
+
+# step2
+


本練習会の標準的な進め方だとStep 2で他の参加者のコードをみたり、コメント集の自分が解いている問題のセクションをみたりすると思います。

何を見たかという意味でURL、そしてそれを見た感想をペアにして列挙していただくとレビュワーの助けになると思います。

他の方の解き方で見たところも追記してみました。
QuickSelectを用いた解き方もやってみました！
https://github.com/t-ooka/leetcode/blob/question/Top-K-Frequent-Elements/Top%20K%20Frequent%20Elements%20(retry)/step2-using-quickselect.py

naoto-iwase · 2025-11-16T22:01:56Z

+        result = []
+        while heap:
+            result.append(heapq.heappop(heap)[1])
+        return result


どの順番で返してもいいと問題文に書いてあるので、return heapとしても良いでしょう。

naoto-iwase · 2025-11-16T22:03:54Z

+        counts = {}
+        for num in nums:
+            counts[num] = 1 + counts.get(num, 0)


これをPythonでやる場合、標準モジュールcollectionsのCounterクラスを使うと便利です。

import collections counts = collections.Counter(nums)

https://docs.python.org/ja/3.13/library/collections.html#collections.Counter

ありがとうございます！

Counter の存在は認知していたのですが、このあたりを見てみて、一応使わないで実装しようとしておりました 🙇

naoto-iwase · 2025-11-16T22:05:46Z

+        counts = {}
+        for num in nums:
+            counts[num] = 1 + counts.get(num, 0)
+        freq_num_pairs = [(cnt, num) for num, cnt in counts.items()]


freqのように英単語から削って変数名としている場合、読み手は元の英単語を推測する必要があり認知負荷が上がることがあります。原則としてフルスペルで書くことをおすすめします。

num, cutについては一時変数で使い捨てなのと、countsのkey, valueはすぐ上のコードから読み取れるので個人的には許容範囲です。

naoto-iwase · 2025-11-16T22:12:57Z

+        num_to_frequency = {}
+        frequency_to_nums = [ [] for i in range(len(nums) + 1)]
+
+        for num in nums:
+            num_to_frequency[num] = 1 + num_to_frequency.get(num, 0)
+        for num, frequency in num_to_frequency.items():
+            frequency_to_nums[frequency].append(num)


num_to_frequencyの初期化 -> num_to_frequencyの構築 -> frequency_to_numsの初期化 -> frequency_to_numsの構築の順番にした方が読み手のワーキングメモリに優しく読みやすいと思います。

naoto-iwase · 2025-11-16T22:16:20Z

+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        num_to_frequency = {}
+        frequency_to_nums = [ [] for i in range(len(nums) + 1)]


出現回数freq回の要素をfrequency_to_nums[freq - 1]に入れるようにすればこの配列の長さはlen(nums)で済みますね。

naoto-iwase · 2025-11-16T22:16:53Z

+            frequency_to_nums[frequency].append(num)
+
+        res = []
+        for i in range(len(frequency_to_nums) - 1, 0, -1):


自分なら i -> freqにすると思いますが、どちらでも良いと思います。

naoto-iwase · 2025-11-16T22:22:34Z

+        heap = []
+        for num, freq in counts.items():
+            heapq.heappush(heap, (freq, num))
+            if len(heap) > k:
+                heapq.heappop(heap)
+        result = []
+        while heap:
+            result.append(heapq.heappop(heap)[1])
+        return result


heapq.nlargestがこれと等価で簡潔です。

return heapq.nlargest(k, counts, key=counts.get)

https://docs.python.org/ja/3/library/heapq.html#heapq.nlargest

これは知りませんでした、助かります。ありがとうございます！

naoto-iwase · 2025-11-16T22:29:23Z

+        for frequency_value in range(len(frequency_buckets) - 1, 0, -1):
+            for num in frequency_buckets[frequency_value]:
+                result.append(num)
+                if len(result) == k:


単に問題を解くだけでなくその先を考えてみるのも良いと思います。

例えばこの関数が広く使われる中で、numsのユニークな要素数がk個未満だった場合、if len(result) == kに至ることはないため、暗黙的にNoneが返ることになりますが、それは望ましいでしょうか？

また、入力に対する頑健性があると便利だと思います。将来numsに[]が来たり、ときにはNoneが来たりするかもしれませんが、if not nums: return [] と最初に書いておけば一応エラーは起こさずに済みます。

実際の仕事のときを少し想像して欲しいんですね。

あなたは、配属されたチームでとりあえずセットアップができた。テックリードはめちゃくちゃ忙しそうです。
ウェブページになんかの上位 K 件を表示する機能をつけたいが、テックリードがやると別に書くのはすぐだがレビューアーとやりとりをしてプロダクションに持っていってとすると大変だ。

代わりに引き取ってあげたい。みたいなのが状況です。

同率になることはいまのところありえない。としても、事情が変わるかもしれないので、同率 K 位がたくさんあると全部出ますは避けたほうが良いように思いますね。

https://discord.com/channels/1084280443945353267/1367399154200088626/1371325723612151918

https://docs.google.com/document/d/11HV35ADPo9QxJOpJQ24FcZvtvioli770WWdZZDaLOfg/edit?tab=t.0#heading=h.dkkbub5o1tvz

t9a-dev · 2025-11-17T09:02:54Z

@@ -0,0 +1,14 @@
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        counts = {}


ここは使い方的に counts だと情報が少なすぎる気がするので num_to_frequency などにすると思いました。

nodchip · 2025-11-17T09:36:27Z

+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        num_to_frequency = {}
+        frequency_to_nums = [ [] for i in range(len(nums) + 1)]


[ と [ の間にスペースを空けることはあまりないように思いました。

Corrected terminology from 'メタ認知' to 'メタ情報' in memo.

Ryotaro25 · 2025-12-03T02:36:30Z

+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        num_to_frequency = {}
+        for num in nums:
+            num_to_frequency[num] = 1 + num_to_frequency.get(num, 1)


初期値は0が正しいのではないでしょうか？

Ryotaro25 · 2025-12-03T02:42:14Z

+        for num in nums:
+            num_to_frequency[num] = 1 + num_to_frequency.get(num, 1)
+
+        frequency_to_num_array = []


sorted()とlambdaを使ってスッキリ描くことも可能です。

t-ooka added 9 commits September 7, 2025 14:30

Add topKFrequent method to Solution class

b72bca7

Implement topKFrequent method to find top k frequent elements in a list.

Implement topKFrequent method using sorting

b4ad0cd

Implement bucket sort for top K frequent elements

fbde086

Implement topKFrequent method using a heap

6610a43

Create step-3-using-bucket-sort.py

4dae248

Rename step-3-using-bucket-sort.py to step3-using-bucket-sort.py

05180ec

Implement topKFrequent method using sorting

0dfbc21

Implement topKFrequent using a heap

c838916

Create memo.md

e5300f0

naoto-iwase reviewed Nov 16, 2025

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t9a-dev reviewed Nov 17, 2025

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nodchip reviewed Nov 17, 2025

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t-ooka added 4 commits November 19, 2025 23:34

Update memo.md

31bdc0f

Implement Quickselect for Top K Frequent Elements

bbf1111

Update terminology in memo.md

7a4d2bf

Corrected terminology from 'メタ認知' to 'メタ情報' in memo.

Implement topKFrequent method using sorting

13cd2a3

Ryotaro25 reviewed Dec 3, 2025

View reviewed changes

		@@ -0,0 +1,36 @@
		# step1

		メタ認知でpriority queueを使用しようと思いました。

		ただどうも良いやり方が思いつかず、解答にあったコードを参考にして写経してあります。

		# step2

Conversation

t-ooka commented Sep 7, 2025

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