「这是我参与2022首次更文挑战的第11天，活动详情查看：2022首次更文挑战」
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: ["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
1. 由题意我们可知，题目是让我们根据单词出现的次数，由大到小返回该单词，如果次数一致则比较他们的字母顺序进行排序
2. 这就属于一个求最值题目，我们就可以用堆的概念来解这个题目
3. 我们先模拟一个堆的push pop 和 堆顶元素的读取
4. 然后我们用hashmap来记录当前单词出现的次数
5. 然后我们在用map的值来维护一个最小堆
6. 最后我们返回结果集合即可
代码实现
/**
* 692. 前K个高频单词
* @param {string[]} words
* @param {number} k
* @return {string[]}
*/
class MinHeap { // 构建一个最小堆
constructor(k) {
this.arr = []; // 默认是空
this.size = 0; // 初始值大小是0
this.max = k; // 最大值为k
}
push(val) { // 入堆的push操作
this.arr.push(val);
this.size++;
if (this.size > 1) {
let cur = this.size - 1,
parent = (cur - 1) >> 1;
while (cur > 0 && compare(this.arr[cur], this.arr[parent])) {
[this.arr[cur], this.arr[parent]] = [this.arr[parent], this.arr[cur]];
cur = parent;
parent = (cur - 1) >> 1;
}
}
if (this.size > this.max) this.pop();
}
pop() { // 弹出pop操作
if (this.size === 1) {
this.size = 0;
return this.arr.pop();
}
const res = this.arr[0];
this.arr[0] = this.arr.pop();
this.size--;
let cur = 0,
childl = 1,
childr = 2;
while (
(childl < this.size && compare(this.arr[childl], this.arr[cur])) ||
(childr < this.size && compare(this.arr[childr], this.arr[cur]))
) {
if (childr < this.size && compare(this.arr[childr], this.arr[childl])) {
[this.arr[childr], this.arr[cur]] = [this.arr[cur], this.arr[childr]];
cur = childr;
} else {
[this.arr[childl], this.arr[cur]] = [this.arr[cur], this.arr[childl]];
cur = childl;
}
childl = cur * 2 + 1;
childr = cur * 2 + 2;
}
return res;
}
top() { // 返回堆顶元素
return this.arr[0];
}
}
function compare(arr1, arr2) { // 比较当前元素出现的次数，如果次数相同就比较他们单词的顺序
// ['XXX', 1]
if (arr1[1] === arr2[1]) return arr1[0] > arr2[0];
return arr1[1] < arr2[1];
}
var topKFrequent = function (words, k) {
const map = new Map(); // new一个map集合
for (let item of words) {
map.set(item, (map.get(item) || 0) + 1); // 遍历集合，来记录单词出现的次数
}
const heap = new MinHeap(k); // 构建堆
map.forEach((item, times) => {
let value = [times, item];
if (heap.size < k || compare(heap.top(), value)) { // 判断当前元素是否可以入堆
heap.push(value);
}
});
console.log(heap.arr);
let res = [];
// [['a', 1], ['b', 2], ['c', 3]]
while (heap.size) { // 结果集合处理
res.unshift(heap.pop()[0]);
}
return res; // 返回结果
};
如果你对这道题目还有疑问的话，可以在评论区进行留言；
graph TD
Start --> Stop
