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每天一道leetcode451-根据字符出现频率排序

每天一道leetcode451-根据字符出现频率排序

作者: 程序员乔戈里 | 来源:发表于2018-12-17 23:50 被阅读0次

451_(根据字符出现频率排序)Sort Characters by Frequency

1 问题描述、输入输出与样例

1.1 问题描述

给定一个字符串,请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。

1.2 输入与输出

输入:

  • string s:给定的字符串s

输出:

  • string:字符串里的字符按照出现的频率降序排列后的字符串

1.3 样例

1.3.1 样例1

输入:"tree"

输出:"eert"

解释:'e'出现两次,'r'和't'都只出现一次。因此'e'必须出现在'r'和't'之前。此外,"eetr"也是一个有效的答案。

1.3.2 样例2

输入:"cccaaa"

输出:"cccaaa"

解释:'c'和'a'都出现三次。此外,"aaaccc"也是有效的答案。注意"cacaca"是不正确的,因为相同的字母必须放在一起。

1.3.3 样例3

输入:"Aabb"

输出:"bbAa"

解释:此外,"bbaA"也是一个有效的答案,但"Aabb"是不正确的。注意'A'和'a'被认为是两种不同的字符。

2 思路描述与代码

2.1 思路描述(哈希表+桶排序)

  1. 先把数组所有元素插入哈希表

  2. 遍历哈希表, 插入桶中, 桶的下标是哈希表的关键字的个数, 桶的值是哈希表的关键字

  3. 从桶末尾开始遍历桶,将每个桶中的元素和个数插入结果字符串中

比如输入"tree"
遍历插入哈希表map后,map = {'t':1, 'r':1, 'e':2 }(顺序是乱的), 其中't':1代表't'出现了1次

然后遍历哈希表,插入桶中(通下标是字符出现的个数-1,桶值是哈希表的字符),有桶bucket = [['r','t'], ['e'], [null], [null]]

从未尾巴开始遍历桶,得到字符串'eert'

2.2 代码

 
//函数中涉及到的c++知识
//vector<int> 是个长度可变的int数组,c++里面称为容器
//vector<vector<int>> 是个长度可变且长度不一的二维int数组,每行又是一个长度可变的int数组
//ret_func_type func(vector<int>& name) 中的name是vector<int>容器的引用,可以理解为传入一个指针
//unordered_map<int, int> map是一个无序哈希表,哈希的键值key是唯一的
//map[val]就是获得val在哈希表map中的个数
string frequencySort(string s) {
   unordered_map<char, int> map;
   //1. 先插入哈希表
   for( int i = 0; i < s.size(); i++ ) map[s[i]]++;

   vector<vector<int>> bucket(s.size());
   //2. 桶排序
   //it->second是字符出现的个数,it->first是字符
   for (auto it = map.begin(); it != map.end(); ++it) bucket[it->second - 1].push_back(it->first);
   //3. 遍历桶
   string ans;
   for( int i = bucket.size() - 1; i >= 0; i-- ){
       if(bucket[i].size() != 0){
           for( int j = 0; j < bucket[i].size(); j++ ){
               ans.insert(ans.end(), i+1, bucket[i][j]);
           }
       }
   }
   return ans;
}

代码图片

3 思考与拓展

3.1 思考

本题使用桶排序使得时间复杂度降低为O(n),此外可以使用快排对哈希表统计的字符频率进行排序。本题与347_(前K个高频元素)Top K Frequent Element思路基本一致。

3.1.1 其他方法

3.1.1.1 哈希表+快排

  1. 先把数组所有元素插入哈希表

  2. 队列节点的结构是{字符出现的个数,字符},对哈希表统计的字符频率从大到小进行快排(以字符出现的个数从大到小排列)中。

  3. 遍历排序后的数据,获得排列后的字符串

3.1.2 复杂度分析

方法 空间复杂度 时间复杂度
哈希表+桶排序 O(n) O(n)
哈希表+快排 O(n) O(nlogn)

3.1.3 难点分析

  1. 在插入哈希表后,需要选择以关键字还是关键字的个数来作为排序的依据

3.2 拓展

如果给你的是链表数据会影响他的时间与空间复杂度吗?

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