????本题是让求前k个高频元素，容易想到按照频率的优先级排序，然后找到前k个。可以使用堆，我们只需要堆的大小是k即可，那这个堆是大根堆还是小根堆呢？如果是大根堆，队首是最大的，如果一个元素出现的次数比队首小，但是比队尾大，这就不好比较；如果是小根堆，队首是最小的，如果一个元素出现的频率比这个队首大，那就说明队首不满足出现次数在前K个要求，所以移出队首，将这个元素加入队列中。所以我们需要按照出现次数，建立一个小根堆。
????我们首先需要定义一个map，将元素及其出现次数都记录下来，然后定义一个优先队列，这个优先队列按照元素次数从小到大进行排序。然后就要开始将map中的元素放进队列中了，在队列中的元素个数还没到达k之前，可以直接将元素放进队列，一旦队列中的元素个数等于k了，那么后来的元素都需要进行判断，如果队首的出现次数比当前元素大，就不用管，如果队首出现的次数比当前元素小，就需要移出队首，然后将当前值加入队列中，重新调整，建立小根堆。这样最后小根堆里面的元素就是出现次数在前K个的元素了。
class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
for(int i=0;i<nums.length;i++) {
map.put(nums[i],map.getOrDefault(nums[i],0)+1);
}
// 数组中都一个数表示元素，第二个数表示元素出现的次数，这个堆是按照出现次数从小到大排列的
PriorityQueue<int[]> queue=new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return o1[1]-o2[1];
}
});
for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map.entrySet()) {
int num=entry.getKey(),count=entry.getValue();
if(queue.size()==k) {
// 如果堆顶的值大于count，说明堆里面的所有值都大于count，如果堆顶的值小于count，那么说明堆顶不符合前k的要求
if(queue.peek()[1]<count) {
queue.poll();
// 将元素加入队列中，会自己按照出现次数排序
queue.offer(new int[]{num, count});
}
}
else {
queue.offer(new int[]{num,count});
}
}
int[] ret=new int[k];
for(int i=0;i<k;i++) {
// poll就是从堆顶中拿出来，因为可以按照任意顺序返回，这块就直接poll就可
ret[i]=queue.poll()[0];
}
return ret;
}
}
