从数组中删除出现超过 k 次的元素

在某些情况下，需要从一个数组中删除出现次数超过指定值 k 的元素。这个问题在数据处理和机器学习领域中经常会遇到。本文将探讨解决这个问题的两种不同的算法。

算法一：使用哈希表

使用哈希表是解决该问题的常见方法之一。我们可以使用哈希表来计算每个元素出现的次数，并存储在哈希表中。然后，扫描该数组来找到出现次数超过 k 的元素。 最后，我们可以重构数组，仅包含未被删除的元素。

def remove_over_k_items(arr, k):
    hashmap = {}
    for num in arr:
        if num not in hashmap:
            hashmap[num] = 1
        else:
            hashmap[num] += 1
    new_array = []
    for num in arr:
        if hashmap[num] <= k:
            new_array.append(num)
    return new_array

算法二：使用快速选择算法

第二种方法使用选择算法来在不排序数组的情况下找到第 k 小的元素。我们可以首先找到第 k 小的元素，然后遍历整个数组并删除出现次数超过 k 次的元素。

def quick_select(arr, left, right, k):
    pivot_index = left
    for i in range(left, right):
        if arr[i] < arr[right]:
            arr[pivot_index], arr[i] = arr[i], arr[pivot_index]
            pivot_index += 1
    arr[right], arr[pivot_index] = arr[pivot_index], arr[right]
    if pivot_index == len(arr) - k:
        return arr[pivot_index]
    elif pivot_index < len(arr) - k:
        return quick_select(arr, pivot_index+1, right, k)
    else:
        return quick_select(arr, left, pivot_index-1, k)
        
def remove_over_k_items(arr, k):
    kth_smallest = quick_select(arr, 0, len(arr)-1, k)
    new_array = []
    counter = 0
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == kth_smallest:
            counter += 1
        else:
            new_array.append(arr[i])
    if counter <= k:
        new_array.append(kth_smallest)
    return new_array

这两种算法都可以有效地解决从数组中删除出现次数超过 k 的元素的问题。然而，在实际应用中，我们需要考虑输入数据的规模以及所选择算法的复杂度。如果输入的数组很大，使用哈希表可能会消耗大量的内存。相反，如果 k 的值很小，使用快速选择可能会更有效。