Update 347. Top K Frequent Elements.md

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 * 若新来的频次比堆顶大，说明堆顶的频次应该被淘汰，并将新来的频次push进堆；
 * 否则说明新来的频次不够大，那跳过即可。
 
-注意堆的size始终是k，所以每次从堆顶删除元素和插入元素复杂度都是O(k)，有大约n次操作，所以复杂度为O(nlogk)。
+注意堆的size始终是k，初始建堆复杂度O(k)，每次从堆顶删除元素和插入元素复杂度都是O(k)，有大约n次操作，所以时间复杂度为O(nlogk)；空间复杂度O(k)。
 
 几个注意点：
-* 不能用最大堆!!! 用最大堆要先把所有元素都加入堆，堆大小就为n，再不断pop出k个元素，虽然结果是对的，但是由于堆大小为n级别，所以建堆的n次插入复杂度为O(nlogn)。
+* 也可以用最大堆，但是需要注意的是用最大堆要先把所有元素都加入堆，堆大小就为n，再不断pop出k个元素。由于堆大小为n级别，所以建堆复杂度为O(n)，总的时间复杂度为O(n + klogn)；空间复杂度O(n)。**当n很大时用最大堆是不好的，将耗费大量空间。**
 * STL中堆用`priority_queue`实现，不过默认是最大堆，这里我们需要最小堆，需要传入`greater`类（而不是函数）。
 * 代码实现中堆的元素是一个pair, 由于pair排序默认对first排序，所以first我们定义成频次，second定义成元素值。