题目:
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-words/
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: ["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:
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。
解题思路(最小堆)
- python自带最小堆的实现heapq
- heapq有取top k的函数heapq.nlargest(n, iterable[, key]))
- 上面函数的第三个参数支持多参数级联比较
- 直接使用nlargest()无法同时满足频率降序和名称升序
- 技巧是将频率前加-号,然后转为使用nsmallest()
- 注意:使用heapq属于投机取巧,严格来讲,需要自己实现nsmallest()才能达到考察目的
代码(最小堆)
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
# - statistic word frequency
freq_dict = {}
for w in words:
if w not in freq_dict:
freq_dict[w] = 0
freq_dict[w] += 1
# - top k, sort by -freq and word
return heapq.nsmallest(k, freq_dict, key=lambda w:(-freq_dict[w], w))
解题思路(桶排序)
- 感觉使用桶排序代码清晰明快,值得推荐
- 先对单词进行词频统计
- 再构造桶,其实就是创建字典,key=词频,value=[单词]
- 构造桶时获取词频的最大值
max_f
- 从
max_f
到0
循环,挨个将桶里全部单词排序后添加到结果列表中 - 记得返回结果要取前k个
代码(桶排序)
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
# - get word frequency
freq_dict = defaultdict(int)
for w in words:
freq_dict[w] += 1
# - build bucket
bucket_dict = defaultdict(list)
max_f = 0
for w,f in freq_dict.items():
bucket_dict[f].append(w)
max_f = max(max_f, f)
# - reverse iterate
res = []
for f in range(max_f, 0, -1):
if f in bucket_dict:
res += sorted(bucket_dict[f])
if len(res) >= k:
return res[:k]