java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846

1. hash统计出现次数后排序

解题思路：时间复杂度O($$)，空间复杂度O($$)

1. 通过hash表统计每个字符的出现次数，时间复杂度O($n$)
2. 对hash表按照出现次数降序排序，时间复杂度O($k\ast lo{g}_{2}k$)是快速排序的时间复杂度。其中k是hash大小，也就是字符串中不重复的字母个数

如果使用数组作为hash表，不使用HashMap的话，则不需要排序

3. 然后依次将最大出现次数的字符，拼接起来，输出。正好是按照排序好的hash表进行输出。O($k$)

使用数组作为hash表，虽然不需要排序，但是每次都得遍历整个hash表找到出现次数最多的字符。因此时间复杂度O($n\ast k$)其中n是字符串大小，k是hash表大小。我们需要找到n个字符拼接为结果字符串，每次都需要完整遍历hash表（长度为k）找到出现次数最多的

4. 因此时间复杂度为

1. 直接使用HashMap，时间复杂度O($n+k\ast lo{g}_{2}k$)，空间复杂度O($n+k$).另外快速排序也需要额外栈空间O($lo{g}_{2}k$)
2. 使用数组作为hash表，时间复杂度O($n+n\ast k$)，空间复杂度O(n+k).

使用数组作为hash表所需大小：
字符串包含大小写字母和数字，ASCII码如下：A = 65，Z = 90. a = 97，z = 122，0 = 48,9 = 57
因此hash表大小为123即可（下标从0到122）。并且从48开始，前面47的下标是没有用的

代码：选用数组作为hash，因为这样更难，做题情况下，比使用HashMap效率高很多（工作场景下没什么区别）。但是工作场景中，要使用HashMap。

class Solution {public String frequencySort(String s) {int[] list = new int[123];//hash表char[] chars = s.toCharArray();//获取字符数组for (int i = 0; i < chars.length; i++) {//统计每个字符出现的次数int n = (int) chars[i];//获取当前字符的ASCII码list[n]++;//对应hash位置+1}int index = 0;//结果字符数组的下标while (index < chars.length) {int max = 0;//保存最大值char target = ' ';//保存出现次数最多的字符for (int i = 48; i < list.length; i++) {//遍历hash表if (list[i] > max) {//如果当前字符出现次数更多max = list[i];//保存这个次数target = (char) i ;//让target指向这个字符}}for (int j = 0; j < max; j++) {//将其拼接到字符数组中chars[index++] = target;}list[target] = 0;//hash表中已经输出的字符归0}return String.valueOf(chars);}
}

2. 桶排序

解题思路：时间复杂度O($n+k$)，空间复杂度O($n+k$)

1. 先通过hash表统计每个字符的出现次数，时间复杂度O($n$)
2. 然后按照出现次数，将字符放入对应桶中。时间复杂度O($k$)

桶保存的是对应出现次数的字符。例如1号桶保存出现1次的字符，2号桶保存出现次数为2的字符

3. 然后从后往前遍历桶（出现次数高的先拼接到字符串）。时间复杂度O($k$)

记住，当前是几号桶，取出的字符就出现几次。因此我们拼接字符串时，要将取出的字符每个都拼接对应桶的次数

代码：因为使用了StringBuilder，做题场景下的效率反而比方法1慢，但是实际工作场景中，肯定是这个方法的时间复杂度更优

class Solution {public String frequencySort(String s) {char[] charArray = s.toCharArray();int[] freq = new int[128]; // 使用128大小的数组，考虑到ASCII码表StringBuilder[] buckets = new StringBuilder[s.length() + 1];//桶，个数为字符串中字符个数+1// 统计字符出现频率for (char c : charArray) freq[c]++;// 将字符按照频率放入对应的桶中，出现次数是几，就放入几号桶for (int i = 48; i < 128; i++) {if (freq[i] > 0) {//如果当前字符出现次数>0//放入对应出现次数的桶中，例如当前字符出现3次，就放入3号桶if (buckets[freq[i]] == null) buckets[freq[i]] = new StringBuilder();//如果当前桶为空，先创建桶buckets[freq[i]].append((char)i);//然后将字符添加到桶中}}// 构建结果字符串StringBuilder result = new StringBuilder();for (int i = buckets.length-1; i > 0; i--) {//从后往前遍历桶if (buckets[i] != null) {//先查看，统计出现次数最高字符的桶for (char c : buckets[i].toString().toCharArray()) {//依次取出桶中字符for (int j = 0; j < i; j++) {//当前是i号桶,这个字符需要添加i次，因为i是它的出现次数result.append(c);}}}}return result.toString();}
}