前K个高频单词
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leetcode
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。
哈希表+排序
时间复杂度:O(nlogn)
python元组排序,可以一次排序完成
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
hash_map = dict()
from heapq import heappush,heappushpop,heapify
for e in words:
if e in hash_map:
hash_map[e] += 1
else:
hash_map[e] = 1
# python的元组排序是按元素的字典序排序,因为数字要求从大到小,所以需要改为负数
ans = [(-v,k) for k,v in hash_map.items()]
ans.sort()
return [e[1] for e in ans][:k]
写法上还可以有点不一样,
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
hash_map = dict()
from heapq import heappush,heappushpop,heapify
for e in words:
if e in hash_map:
hash_map[e] += 1
else:
hash_map[e] = 1
ans = sorted(hash_map.items(), key=lambda x: (-x[1],x[0]))[:k]
return [e[0] for e in ans]
哈希表 + 优先队列
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
hash_map = dict()
from heapq import heappush,heappushpop,heapify
for e in words:
hash_map[e] = hash_map.get(e, 0) + 1
h = []
for e in hash_map.keys():
heappush(h, (-hash_map[e], e))
ans = []
for _ in range(k):
ans.append(heapq.heappop(h))
# print('ans', ans)
return [e[1] for e in ans]