LeetCode 451. 根据字符出现频率排序

本文详细介绍了LeetCode451题目的解题思路和解决方案,主要涉及字符串处理和优先队列的使用。通过创建一个自定义节点类存储字符及其频率,利用优先队列按照频率降序及字符升序排序,最终重构字符串。解题过程中,巧妙地结合了哈希映射和优先队列的数据结构,实现了高效排序。

LeetCode 451. 根据字符出现频率排序

题目描述

给定一个字符串 s ,根据字符出现的 频率 对其进行 降序排序 。一个字符出现的 频率 是它出现在字符串中的次数。

返回 已排序的字符串 。如果有多个答案,返回其中任何一个。

 

示例 1:

输入: s = "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。

来源:力扣(LeetCode)
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LeetCode 451. 根据字符出现频率排序
提示:

    1 <= s.length <= 5 * 105
    s 由大小写英文字母和数字组成

一、解题关键词


二、解题报告

1.思路分析

2.时间复杂度

3.代码示例

class Solution {
    class Node {
        char c ;
        int v;
        Node( char _c,int _v){
            c = _c;
            v = _v;
        }
    }
    public String frequencySort(String s) {
        char[] cs = s.toCharArray();
        Map<Character,Integer> map = new HashMap<>();
        for(char c : cs){
            map.put(c,map.getOrDefault(c,0) + 1);
        }
        PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>((a,b)->{
            if(b.v !=a.v){
                return b.v -  a.v;
            }
            return a.c - b.c;
        });
        for(char c : map.keySet()){
            queue.add(new Node(c,map.get(c)));
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        while( !queue.isEmpty()){
            Node node = queue.poll();
            int k = node.v;
            while(k -- > 0){
                sb.append(node.c);
            }
        }
        return sb.toString();
    }
}

2.知识点

借助容器 进行元素的排序和查找

总结

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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