diff --git a/347. Top K Frequent Elements.md b/347. Top K Frequent Elements.md
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--- /dev/null
+++ b/347. Top K Frequent Elements.md	
@@ -0,0 +1,103 @@
+# [347. Top K Frequent Elements](https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/)
+
+## Step1
+### 問題意図の考察
+- 整数配列numsと整数kが与えられ、numsの中で最頻出するk個の要素を取り出す。
+- 頻度集計、効率的な上位k要素を取り出す。
+- 問題文より、O(nlogn)より良い計算量を目指す。
+
+### 解法を考える
+- バケットソート
+ * 数を数える -> num frequency (unordered_map<int, int>)
+ * 頻度ごとに箱へ格納
+ * 高頻度側から取り出してk個集める
+
+```cpp
+class Solution {
+ public:
+  std::vector<int> topKFrequent(const std::vector<int>& nums, int k) {
+    std::unordered_map<int, int> freq;
+    freq.reserve(nums.size());
+    for (int x : nums) {
+      ++freq[x];
+    }
+
+    std::vector<std::vector<int>> buckets(nums.size() + 1);
+    for (const auto& [val, f] : freq) {
+      buckets[f].push_back(val);
+    }
+
+    std::vector<int> answer;
+    answer.reserve(k);
+    for (int f = static_cast<int>(buckets.size()) - 1;
+         f >= 1 && static_cast<int>(answer.size()) < k; --f) {
+      for (int val : buckets[f]) {
+        answer.push_back(val);
+        if (static_cast<int>(answer.size()) == k) break;
+      }
+    }
+    return answer;
+  }
+};
+
+```
+
+## Step2
+
+### コメント
+- 解法がわからなかったので、参考のgithubより回答を確認。C++完走者をもう少し見つけたい。
+
+- https://discord.com/channels/1084280443945353267/1367399154200088626/1371325723612151918
+  *実際の仕事を連想する
+
+- std::nth_elements(線形時間)　https://discord.com/channels/1084280443945353267/1183683738635346001/1185972070165782688
+  * C. クイックセレクトについて
+  * 区間 [first, last) を完全には並べ替えず、イテレータ nth が指す要素を “ソート済みならそこに来る要素” にする。
+　　comp(x, *nth) == true な要素は nth より前へ
+　　comp(*nth, x) == false な要素は nth 以降へ
+
+- ハッシュ連想配列 ref: https://en.cppreference.com/w/cpp/container/unordered_map.html?utm_source=chatgpt.com
+  * テンプレート仮引数の見方が、少しずつわかってきた。ここでは、reserve()に関して確認。要素と出現回数
+
+- vector ref: https://en.cppreference.com/w/cpp/container/vector.html?utm_source=chatgpt.com
+  * 動的配列の性質（連続メモリ・再確保)、bucketsという命名は少し曖昧かな。ここでは、values_by_frequency とする。
+  * freqもfrequencyへ変更。
+  
+- アルゴリズム戦略 実装までの余裕はなかったが、考えられる選択肢を整理。
+  * A. バケットソート -> 高頻度側からk個集める。
+  * B. 最小ヒープ（priority_queue） ->　(freq, val) を最小ヒープに入れ、サイズが k を超えたら pop。
+  * C. クイックセレクト（選択アルゴリズム） -> (val, freq) の配列（サイズ u）を作り、第 k 大の頻度を基準に分割（平均 O(u)）
+  * D. 周波数でソート -> vector<pair<val,freq>> を freq 降順ソートして先頭 k 個。
+
+
+```cpp
+class Solution {
+ public:
+  std::vector<int> topKFrequent(const std::vector<int>& nums, int k) {
+    std::unordered_map<int, int> frequency;
+    frequency.reserve(nums.size());
+    for (int x : nums) {
+      ++frequency[x];
+    }
+
+    std::vector<std::vector<int>> values_by_frequency(nums.size() + 1);
+    for (const auto& [val, f] : frequency) {
+      values_by_frequency[f].push_back(val);
+    }
+
+    std::vector<int> answer;
+    answer.reserve(k);
+    for (int f = static_cast<int>(values_by_frequency.size()) - 1;
+         f >= 1 && static_cast<int>(answer.size()) < k; --f) {
+      for (int val : values_by_frequency[f]) {
+        answer.push_back(val);
+        if (static_cast<int>(answer.size()) == k) break;
+      }
+    }
+    return answer;
+  }
+};
+
+```
+
+## Step3