692. 前K个高频单词
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;
}
}
692. 前K个高频单词的更多相关文章
- Java实现 LeetCode 692 前K个高频单词(map的应用)
692. 前K个高频单词 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. 示例 1: 输入: [&qu ...
- LeetCode:前K个高频单词【692】
LeetCode:前K个高频单词[692] 题目描述 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. ...
- [Swift]LeetCode692. 前K个高频单词 | Top K Frequent Words
Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted b ...
- [LeetCode] Top K Frequent Words 前K个高频词
Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted b ...
- [LeetCode] Top K Frequent Elements 前K个高频元素
Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2 ...
- 【LeetCode题解】347_前K个高频元素(Top-K-Frequent-Elements)
目录 描述 解法一:排序算法(不满足时间复杂度要求) Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法二:最小堆 思路 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法三:桶排序(bucket ...
- Top K Frequent Elements 前K个高频元素
Top K Frequent Elements 347. Top K Frequent Elements [LeetCode] Top K Frequent Elements 前K个高频元素
- LeetCode:前K个高频元素【347】
LeetCode:前K个高频元素[347] 题目描述 给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素. 示例 1: 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [ ...
- 代码题(3)— 最小的k个数、数组中的第K个最大元素、前K个高频元素
1.题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数. 例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4. 快排思路(掌握): class Solution { public ...
随机推荐
- 手动添加导入表修改EXE功能
目标: 改动PE导入表,手工给HelloWorld增加一个功能,就是启动的时候写入一条开机启动项,C:\cmd0000000000000000000000000000.exe 实现方法: 直接在注册相 ...
- intellij idea的Maven项目运行报程序包找不到的错误
概括一句话:IDEA的Terminal命令行输入mvn idea:idea或者mvn idea:module , 即可解决 重做过开发环境后在intellij idea中载入java工程,通过mave ...
- android 文件存储&SharedPreferences
一.文件存储 文件存储主要是I/O流的操作,没什么好说的,需要注意的是保存文件的各个目录. 下面为常用的目录: public static File getInFileDir(Context cont ...
- 【Redis】redis异步消息队列+Spring自定义注解+AOP方式实现系统日志持久化
说明: SSM项目中的每一个请求都需要进行日志记录操作.一般操作做的思路是:使用springAOP思想,对指定的方法进行拦截.拼装日志信息实体,然后持久化到数据库中.可是仔细想一下会发现:每次的客户端 ...
- 利用cm压缩包手动安装cm和cdh
安装准备: 1.操作系统为centos6.9 CentOS-6.9-x86_64-bin-DVD1to2 2.安装Oracle JDK (1.8u121) 下载jdk-8u121-linux-x64. ...
- [知识路书]beta设计和计划
[知识路书]beta设计和计划 一.需求再分析 根据用户反馈,是否发现之前的需求分析有偏差?为什么会出现这种偏差?beta阶段你们是否能真的分析清楚用户需求?如何做到? 根据alpha阶段的推广情况以 ...
- 5分钟让你理解K8S必备架构概念,以及网络模型(中)
写在前面 在这用XMind画了一张导图记录Redis的学习笔记和一些面试解析(源文件对部分节点有详细备注和参考资料,欢迎关注我的公众号:阿风的架构笔记 后台发送[导图]拿下载链接, 已经完善更新): ...
- Jekyll+GitHub Pages部署自己的静态Blog
混了这么久,一直想拥有自己的博客,通过jekyll和GitHub Pages捣腾出了自己的博客(https://www.ichochy.com) 一.安装jekyll 首先有安装Ruby的开发环境 运 ...
- 『动善时』JMeter基础 — 22、JMeter中实现参数化(CSV)
目录 1.参数化的定义 2.什么情况下需要用到参数化 3.JMeter实现参数化的方式 4.CSV数据文件设置界面详细说明 (1)CSV数据文件设置组件界面说明 (2)补充说明:Recycle on ...
- [bug] powerdesigner 设置id 自增 Properties中没有identity
参考 https://blog.csdn.net/qq_37924509/article/details/105215719