你需要在一个集合里动态记录 ID 的出现频率。给你两个长度都为 n 的整数数组 nums 和 freq ，nums 中每一个元素表示一个 ID ，对应的 freq 中的元素表示这个 ID 在集合中此次操作后需要增加或者减少的数目。
增加 ID 的数目：如果 freq[i] 是正数，那么 freq[i] 个 ID 为 nums[i] 的元素在第 i 步操作后会添加到集合中。
减少 ID 的数目：如果 freq[i] 是负数，那么 -freq[i] 个 ID 为 nums[i] 的元素在第 i 步操作后会从集合中删除。
请你返回一个长度为 n 的数组 ans ，其中 ans[i] 表示第 i 步操作后出现频率最高的 ID 数目 ，如果在某次操作后集合为空，那么 ans[i] 为 0 。
示例 1：
输入：nums = [2,3,2,1], freq = [3,2,-3,1]
输出：[3,3,2,2]
解释：
第 0 步操作后，有 3 个 ID 为 2 的元素，所以 ans[0] = 3 。
第 1 步操作后，有 3 个 ID 为 2 的元素和 2 个 ID 为 3 的元素，所以 ans[1] = 3 。
第 2 步操作后，有 2 个 ID 为 3 的元素，所以 ans[2] = 2 。
第 3 步操作后，有 2 个 ID 为 3 的元素和 1 个 ID 为 1 的元素，所以 ans[3] = 2 。
示例 2：
输入：nums = [5,5,3], freq = [2,-2,1]
输出：[2,0,1]
解释：
第 0 步操作后，有 2 个 ID 为 5 的元素，所以 ans[0] = 2 。
第 1 步操作后，集合中没有任何元素，所以 ans[1] = 0 。
第 2 步操作后，有 1 个 ID 为 3 的元素，所以 ans[2] = 1 。
懒删除堆
class Solution {
public:vector<long long> mostFrequentIDs(vector<int>& nums, vector<int>& freq) { int n = nums.size();vector<long long> ans(n);unordered_map<int, long long> cnt;priority_queue<pair<long long, int>> pq;for(int i = 0; i < freq.size(); i++){int x = nums[i];cnt[x] += freq[i];pq.emplace(cnt[x], x);while(pq.top().first != cnt[pq.top().second]){pq.pop();}ans[i] = pq.top().first;}return ans;}
};
这道题我们要明白，哈希表可以方便用来储存当前状况每个id的频率是多少，但由于哈希表是无序的，不方便比较，所以我们用一个最大堆pq来储存频率进行比较。但是由于我们的频率一直在变化，我们为了减少对堆的操作，我们只要检验我们当前回合的id的最大频率，和哈希表中的正确频率是否一样，如果不一样的话，就将它从堆中弹出删除，直到检验成功为止，堆顶的元素才是答案。
