老师，leetcode的这道问题，我觉得使用最大堆也是可以解决的。
将Map中记录的元素->频率键值对全部放入堆中，然后从堆中推出k个元素，不就是频率最高的k个元素么
下面是我用go实现的代码(go的heap需要自己实现下接口，代码有点多…)，leetcode提交也是OK的

func topKFrequent(nums []int, k int) []int {
	// 统计每个元素出现的频率
	freq := make(map[int]int)
	for _, v := range nums {
		freq[v]++
	}
	minHeap := &FeqMinHeap{}
	// 将记录元素->频率的所有数据对放入堆中
	for k, v := range freq {
		*minHeap = append(*minHeap, Feq{
			val:   k,
			count: v,
		})
	}
	// heapify构建堆
	heap.Init(minHeap)
	res := make([]int, k)
	// 从堆中取出k个元素即为频率最高的k个元素
	for i := 0; i < k && minHeap.Len() > 0; i++ {
		res[i] = heap.Pop(minHeap).(Feq).val
	}
	return res
}

type Feq struct {
	val   int
	count int
}

type FeqMinHeap []Feq

func (pq FeqMinHeap) Len() int {
	return len(pq)
}

func (pq FeqMinHeap) Less(i, j int) bool {
	return pq[i].count > pq[j].count
}

func (pq FeqMinHeap) Swap(i, j int) {
	pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
}

func (pq *FeqMinHeap) Push(x interface{}) {
	*pq = append(*pq, x.(Feq))
}

func (pq *FeqMinHeap) Pop() interface{} {
	n := len(*pq) - 1
	res := (*pq)[n]
	*pq = (*pq)[:n]
	return res
}