目录
力扣692. 前K个高频单词
解析代码
力扣692. 前K个高频单词
692. 前K个高频单词
难度 中等
给定一个单词列表 words
和一个整数 k
,返回前 k
个出现次数最多的单词。
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率, 按字典顺序 排序。
示例 1:
输入: words = ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2 输出: ["i", "love"] 解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词,均为2次。注意,按字母顺序 "i" 在 "love" 之前。
示例 2:
输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4 输出: ["the", "is", "sunny", "day"] 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词,出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
注意:
1 <= words.length <= 500
1 <= words[i] <= 10
words[i]
由小写英文字母组成。k
的取值范围是[1, 不同 words[i] 的数量]
进阶:尝试以 O(n log k)
时间复杂度和 O(n)
空间复杂度解决。
class Solution {
public:vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {}
};
解析代码
一道Topk问题的拓展,有点考验语法能力:
稍微处理一下原数组:
- 需要知道每一个单词出现的频次,因此可以先使用哈希表,统计出每一个单词出现的频次。
- 然后在哈希表中,选出前 k 大的单词(为什么不在原数组中选?因为原数组中存在重复的单词,哈希表里面没有重复单词,并且还有每一个单词出现的频次)
如何使用堆,拿出前 k 大元素:
一、先定义一个自定义排序,我们需要的是前 k 大,因此需要一个小根堆。但是当两个字符串的频次相同的时候,我们需要的是字典序较小的,此时是一个大根堆的属性,在定义比较函数的时候需要注意。
- 当两个字符串出现的频次不同的时候:需要的是基于频次比较的小根堆
- 当两个字符串出现的频次相同的时候:需要的是基于字典序比较的大根堆
二、定义好比较器之后,依次将哈希表中的字符串插入到堆中,维持堆中的元素不超过 k 个。
三、遍历完整个哈希表后,堆中的剩余元素就是前 k 大的元素
class Solution {
public:struct cmp{bool operator()(const pair<string, int>& p1, const pair<string, int>& p2){if(p1.second == p2.second) // 频次相同,字典序排序,小的在前,大根堆lessreturn p1.first < p2.first;return p1.second > p2.second; // 频次大的在前->小根堆greater}};vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {unordered_map<string, int> hash;for(auto& e : words) // 字符和频次映射到哈希表{hash[e]++;}priority_queue<pair<string, int>, vector<pair<string, int>>, cmp> heap;for(auto& e : hash) // Topk主逻辑{heap.push(e);if(heap.size() > k)heap.pop();}vector<string> ret(k); // 提取结果返回for(int i = k - 1; i >= 0; --i){ret[i] = heap.top().first;heap.pop();}return ret;}
};