Giới thiệu

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá bài toán LeetCode 3005 — Đếm Số Phần Tử Tần Suất Tối Đa. Bài toán này yêu cầu chúng ta tìm tần suất tối đa trong một mảng và đếm số lượng phần tử thuộc về tần suất đó. Đây là một bài toán thú vị giúp chúng ta làm quen với các cấu trúc dữ liệu, cụ thể là HashMap trong JavaScript.

Nội dung

Mục tiêu

Tìm tần suất tối đa trong mảng.
Đếm tổng số phần tử có tần suất bằng tần suất tối đa.

Phương pháp tiếp cận

Để giải quyết bài toán này, chúng ta sẽ sử dụng một Map để đếm tần suất của các phần tử trong mảng.

Các bước thực hiện:

Khởi tạo một Map để lưu trữ tần suất của từng phần tử.
Duyệt qua mảng và cập nhật tần suất cho từng phần tử trong Map.
Tìm tần suất tối đa bằng cách duyệt qua Map.
Đếm số phần tử có tần suất bằng tần suất tối đa và trả về kết quả.

Đoạn mã mẫu

Dưới đây là một đoạn mã mẫu bằng JavaScript để giải quyết bài toán này:

javascript Copy

function countMaxFrequencyElements(arr) {
    const frequencyMap = new Map();

    // Bước 1: Đếm tần suất của từng phần tử
    for (const num of arr) {
        frequencyMap.set(num, (frequencyMap.get(num) || 0) + 1);
    }

    let maxFrequency = 0;
    // Bước 2: Tìm tần suất tối đa
    for (const freq of frequencyMap.values()) {
        maxFrequency = Math.max(maxFrequency, freq);
    }

    let count = 0;
    // Bước 3: Đếm số phần tử có tần suất tối đa
    for (const freq of frequencyMap.values()) {
        if (freq === maxFrequency) {
            count++;
        }
    }

    return count;
}

// Ví dụ sử dụng
const arr = [1, 2, 2, 3, 3, 3];
console.log(countMaxFrequencyElements(arr)); // Kết quả: 1

Giải thích mã

Đoạn mã trên định nghĩa hàm countMaxFrequencyElements nhận một mảng arr làm tham số.
Chúng ta sử dụng Map để lưu trữ tần suất của từng số trong mảng.
Sau khi tính toán, chúng ta tìm tần suất tối đa và đếm số lượng phần tử có tần suất tối đa.

Thực hành tốt

Sử dụng các cấu trúc dữ liệu phù hợp: Sử dụng Map giúp việc đếm tần suất trở nên nhanh chóng và hiệu quả.
Tối ưu hóa độ phức tạp: Độ phức tạp thời gian của giải pháp là O(n) và độ phức tạp không gian là O(k), trong đó n là số lượng phần tử trong mảng và k là số lượng phần tử khác nhau.

Cạm bẫy thường gặp

Không xử lý trường hợp mảng rỗng: Đừng quên kiểm tra xem mảng có rỗng hay không trước khi thực hiện các phép toán.
Bỏ qua các giá trị âm: Nếu bài toán yêu cầu chỉ xử lý các giá trị dương, cần có biện pháp kiểm tra.

Mẹo hiệu suất

Giảm thiểu số lần duyệt: Cố gắng giảm số lần duyệt qua mảng và Map.
Sử dụng các phép toán thích hợp: Sử dụng các phép toán số học giúp tăng tốc độ thực hiện.

Câu hỏi thường gặp

1. Độ phức tạp của giải pháp này là gì?

Độ phức tạp thời gian là O(n) và độ phức tạp không gian là O(k).

2. Có thể sử dụng phương pháp nào khác không?

Có thể sử dụng các cấu trúc dữ liệu khác như mảng hoặc đối tượng để thay thế Map, tuy nhiên, Map thường mang lại hiệu suất tốt hơn.

3. Làm thế nào để kiểm tra mã của tôi?

Bạn có thể sử dụng các bộ kiểm tra đơn vị để đảm bảo mã của mình hoạt động chính xác với các trường hợp khác nhau.

Kết luận

Bài toán này không chỉ giúp bạn làm quen với việc sử dụng Map mà còn giúp bạn hiểu rõ hơn về cách đếm và xử lý tần suất trong mảng. Hãy thử nghiệm và cải thiện mã của bạn! Đừng quên chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới và theo dõi các bài viết tiếp theo!

👉 Để tìm hiểu sâu hơn, hãy xem video hướng dẫn chi tiết tại đây: Video hướng dẫn

#LeetCode #JavaScript #100DaysOfCode #HashMap

🚀 Bài 7 Thách Thức LeetCode: Đếm Số Phần Tử Tần Suất Tối Đa