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。
方法一:哈希表 + 排序
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
cnt = Counter(words)
return sorted(cnt, key=lambda x: (-cnt[x], x))[:k]
class Solution {
public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
Map<String, Integer> cnt = new HashMap<>();
for (String v : words) {
cnt.put(v, cnt.getOrDefault(v, 0) + 1);
}
PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
int d = cnt.get(a) - cnt.get(b);
return d == 0 ? b.compareTo(a) : d;
});
for (String v : cnt.keySet()) {
q.offer(v);
if (q.size() > k) {
q.poll();
}
}
LinkedList<String> ans = new LinkedList<>();
while (!q.isEmpty()) {
ans.addFirst(q.poll());
}
return ans;
}
}
class Solution {
public:
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
unordered_map<string, int> cnt;
for (auto& v : words) ++cnt[v];
vector<string> ans;
for (auto& [key, _] : cnt) ans.emplace_back(key);
sort(ans.begin(), ans.end(), [&](const string& a, const string& b) -> bool {
return cnt[a] == cnt[b] ? a < b : cnt[a] > cnt[b];
});
ans.erase(ans.begin() + k, ans.end());
return ans;
}
};
func topKFrequent(words []string, k int) []string {
cnt := map[string]int{}
for _, v := range words {
cnt[v]++
}
ans := []string{}
for v := range cnt {
ans = append(ans, v)
}
sort.Slice(ans, func(i, j int) bool {
a, b := ans[i], ans[j]
return cnt[a] > cnt[b] || cnt[a] == cnt[b] && a < b
})
return ans[:k]
}