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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 <= 5001 <= words[i] <= 10words[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less
return 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;
}
};
