给定⼀个整数数组和⼀个整数k，请返回其中出现频率前k⾼的元素。可以按任意顺序返回答案。限制：时间复杂度不超过O(nlogn)

这个问题通常被称为“Top K Frequent Elements”或“K最频繁元素”，它是数据结构和算法领域的一个经典问题。给定一个整数数组，你需要找出其中出现频率最高的k个元素。这种情况下，我们通常会利用哈希表（如Python的collections.Counter）来统计每个元素的出现次数，然后使用优先队列（堆）或类似的数据结构来保持前k个最大计数值。

以下是Python的一个简单解决方案：

from collections import Counter
import heapq

def topKFrequent(nums, k):
    # 使用Counter计算每个元素的频率
    count = Counter(nums)
    
    # 将元素及其频率组成元组，堆顶存储的是频率最小的k个元素
    min_heap = []
    for num, freq in count.items():
        if len(min_heap) < k:
            heapq.heappush(min_heap, (-freq, num))
        else:
            # 如果当前元素频率小于堆顶元素的频率，则替换堆顶元素
            if -heapq.heappop(min_heap)[0] > freq:
                heapq.heappush(min_heap, (-freq, num))

    return [num for freq, num in min_heap]

这个算法的时间复杂度是O(n log k)，因为我们首先遍历整个数组计算频率，然后对k个最常见的元素构建堆，这一步的插入操作是O(log k)的。所以总体上满足了O(n log n)的要求。