Add 347. Top K Frequent Elements.md

[t0hsumi]

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

[hayashi-ay]

Type Hintが違うような気がします。 dict[int, int]かなと。
https://docs.python.org/3/library/typing.html#generics

[t0hsumi]

ご指摘ありがとうございます。間違ってますね。

自分の方でも確認しました。https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#types-genericalias:~:text=Another%20example%20for,their%20second%20argument%3A

[thonda28]

計算量が変わらない上にpythonのデフォルトはmin-heapなので(-1 * number_of_appears, number)にする必要があり、複雑に感じたので使わなかった。

min-heap を max-heap として無理やり使うのが複雑であるというのは僕も同意です。（今回は使用しないという判断なので関係ないですが）仮に使う場合はコメントを残すことは必須かなと個人的には思っています。

[thonda28]

以下書き方のほうが個人的には好きです。

Suggested change

	if num not in occurrences:
	occurrences[num] = 1
	else:
	occurrences[num] += 1
	if num not in occurrences:
	occurrences[num] = 0
	occurrences[num] += 1

[goto-untrapped]

個人的な好みのお話で、ここの while - while について他の書き方もしてみたくなりました。
下記、ループの外側で最後の追加をしていて微妙ですが、こんな感じにも書けそうです。

        if len(sorted_nums) == 0:
            return []
        number: int = sorted_nums[0]
        number_of_appears: int = 1
        for i in range(1, len(sorted_nums)):
            if sorted_nums[i] == number:
                number_of_appears += 1
                continue
            frequency.append((number_of_appears, number))
            number = sorted_nums[i]
            number_of_appears = 0
        frequency.append((number_of_appears, number))

[t0hsumi]

コメントありがとうございます。

こちらの方はネストが少ない分の読みやすさがありますね。

[oda]

いいですね。
せっかくなので実装も見ておきましょう。何を使っていて自分のと比べてどう思いますか。
https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/collections/__init__.py

[t0hsumi]

共通点

• Counterもdefaultdictもdict class(hash tableで実装)を継承している。
  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Objects/dictobject.c
  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/collections/__init__.py#L551
  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/test/test_descrtut.py#L16

相違点

• keyが存在しない時にCounterは0を返すが、defaultdictは与えられた型でのデフォルトコンストラクタを呼び出す。もし型の指定がなければ、Noneを返す。
  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/collections/__init__.py#L616-L619
  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/test/test_descrtut.py#L24-L25
  • https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.defaultdict.default_factory
• Counterのmost_commonについては、heapq.nlargestを使っている。
  • https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/collections/__init__.py#L642
  • heapq.nlargestはsorted methodを内部で使っている
    • https://docs.python.org/3/library/heapq.html#heapq.nlargest
    • https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/heapq.py#L523
• defaultdictを使った今回の自分の解法では、新たにheapを用意して、heapq.heappopとheapq.heappushを繰り返して、指定された要素数だけ値が収まる様にしている。

思ったこと
今回は数字の出現頻度を数える問題だったので、それに特化したCounterの方が余計にheapを用意する必要もなく、見やすい様に感じました。
ただ、もともと用意されているCounterのmethodを用いた実装と、defaultdictで足りない出現頻度の高い値を求める部分を自分でheapを使って調べた実装とでやっていることがそう大きくは変わらない印象も受けました。

[oda]

https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#ValueError
時々、どのような Exception が定義されているか眺めてみましょう。