来源：力扣（LeetCode）

描述：

设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。

实现 FreqStack 类:

• FreqStack() 构造一个空的堆栈。
• void push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。
• int pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。
  • 如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。

示例 1：

输入：
["FreqStack","push","push","push","push","push","push","pop","pop","pop","pop"],
[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]
输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]
解释：
FreqStack = new FreqStack();
freqStack.push (5);//堆栈为 [5]
freqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]
freqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]
freqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]
freqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]
freqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]
freqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。
freqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。
freqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。
freqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。

提示：

• 0 <= val <= 10⁹
• push 和 pop 的操作数不大于 2 * 10⁴。
• 输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。

方法：哈希表和栈

思路与算法

  在本题中，每次需要优先弹出频率最大的元素，如果频率最大元素有多个，则优先弹出靠近栈顶的元素。因此，我们可以考虑将栈序列分解为多个频率不同的栈序列，每个栈维护同一频率的元素。当元素入栈时频率增加，将元素加入到更高频率的栈中，低频率栈中的元素不需要出栈。当元素出栈时，将频率最高的栈的栈顶元素出栈即可。

  更详细的，我们用一个哈希表 freq 来记录每个元素出现的次数。设当前最大频率为 maxFreq ，为 1 ∼ maxFreq 中的每种频率单独设置一个栈。为了方便描述，记 freq[x] 为 x 的频率，group[i] 为频率为 i 的栈。

1. 当元素 x 入栈时，令 freq[x] + 1，然后将 x 放入 group[freq[x]] 中，更新 maxFreq = max⁡(maxFreq,freq[x])。此时，group[1] ∼ group[maxFreq] 的每一个栈中都包含 x。
2. 元素出栈时，获取 x = group[maxFreq].top() 作为出栈元素，令 freq[x] − 1，若 x 出栈后 group[maxFreq] 为空，则令 maxFreq − 1。

代码:

class FreqStack {
public:FreqStack() {maxFreq = 0;}void push(int val) {freq[val]++;group[freq[val]].push(val);maxFreq = max(maxFreq, freq[val]);}int pop() {int val = group[maxFreq].top();freq[val]--;group[maxFreq].pop();if (group[maxFreq].empty()) {maxFreq--;}return val;}private:unordered_map freq;unordered_map> group;int maxFreq;
};

复杂度分析
时间复杂度：对于 push 和 pop 操作，时间复杂度为 O(1)。
空间复杂度： O(n)，其中 n 是 FreqStack 中元素的个数。
author：力扣官方题解