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。
扩展练习:
- 尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。
class Solution:
def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
counter = collections.Counter(words)
res = sorted(counter, key=lambda word: (-counter[word], word))
return res[:k]
class Solution {
public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
Map<String, Integer> counter = new HashMap<>();
for (String word : words) {
counter.put(word, counter.getOrDefault(word, 0) + 1);
}
PriorityQueue<String> minHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
if (counter.get(a).equals(counter.get(b))) {
return b.compareTo(a);
}
return counter.get(a) - counter.get(b);
});
for (String word : counter.keySet()) {
minHeap.offer(word);
if (minHeap.size() > k) {
minHeap.poll();
}
}
List<String> res = new ArrayList<>();
while (!minHeap.isEmpty()) {
res.add(minHeap.poll());
}
Collections.reverse(res);
return res;
}
}