2021-05-20 LeetCode每日一题

链接:https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-words/

标签:堆、字典序、哈希表

题目

给一非空的单词列表,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,按字母顺序排序。

输入: ["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。 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。 假定 k 总为有效值, 1 ≤ k ≤ 集合元素数。
输入的单词均由小写字母组成。

尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。

分析

题目很好理解,关键题目说O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度,这个臣妾恐怕办不到啊。按照我的思路,拿个TreeMap存它,关键是TreeMap是按照键排序的啊,那让它按值排序不就行了吗?听起来好像是个不错的想法,实现起来也不难,那就干它。

class Solution {
public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
// 按键升序排序
Map<String, Integer> map = new TreeMap<>();
List<String> res = new ArrayList<>(k); for (String word : words) {
map.put(word, map.getOrDefault(word, 0) + 1);
} // 按值降序
List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());
Collections.sort(list, (o1, o2) -> {
// map已经默认按键升序,所以这里只需要判断值即可
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}); for (Map.Entry<String, Integer> entry : list) {
if (--k < 0) {
break;
}
res.add(entry.getKey());
} return res;
}
}


这个如果用lambda写的话,一行就O了。

class Solution {
public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
return Arrays.stream(words)
.parallel()
.collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()))
.entrySet()
.stream()
.sorted(Comparator.<Map.Entry<String, Long>>comparingLong(Map.Entry::getValue)
.reversed().thenComparing(Map.Entry::getKey))
.limit(k)
.map(Map.Entry::getKey)
.collect(Collectors.toList());
}
}


但这个结果不咋地。不过看起来这个13ms和27ms击败率已经没啥区别了,都属于垫底的。

这里也可以使用优先级队列来存储,在构造函数里传入排序函数即可。和上面的写法意思大致一样。

class Solution {
public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
List<String> res = new ArrayList<>(k); for (String word : words) {
map.put(word, map.getOrDefault(word, 0) + 1);
} // 优先权队列,指定排序规则
PriorityQueue<String> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) ->
// 这里map.get(o1)和map.get(o2)比较要使用equals,因为在[-128, 127]之间,==才返回true
map.get(o1).equals(map.get(o2)) ? o1.compareTo(o2) : map.get(o2) - map.get(o1)
); for (String values : map.keySet()) {
queue.add(values);
} while (!queue.isEmpty()) {
if (--k < 0) {
break;
} res.add(queue.poll());
} return res;
}
}

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