根据字符出现频率排序

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。

示例 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。
示例 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。
示例 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。

思路:
用map存每个char的次数,然后对次数排序

bool com_value(pair<char,int> p1,pair<char,int> p2)
{
    return p1.second>p2.second;
}

class Solution {
public:
    string frequencySort(string s) {
        if(s.empty()) return s;
        unordered_map<char,int> mymap;
        string res="";
        for (auto item:s)
        {
            mymap[item]++;
        }
        vector<pair<char,int>> v(mymap.begin(),mymap.end());
        sort(v.begin(),v.end(),com_value);
        for (auto it=v.begin();it!=v.end();it++)
        {
            int n=it->second;
            while(n-->0)
            {
                res+=it->first;
            }
        }
        return res;
    }
};
<think>我们有一个任务:解决LeetCode451题“根据字符出现频率排序”。根据引用,我们需要按照字符出现的频率降序排列字符串,相同字符连续出现。步骤:1.统计每个字符出现的频率(使用哈希表)。2.将字符频率组成键值对,放入一个列表中,然后根据频率降序排序(或者使用最大堆)。3.按照排序后的顺序,将每个字符重复其频率次数,拼接成新的字符串。我们将提供两种常见的实现方式:一种使用排序(时间O(nlogn)),另一种使用桶排序(时间O(n))。方法一:使用哈希表和排序(引用[2]提到的方法)-统计频率:遍历字符串,用字典记录每个字符出现的次数。-将字典的键值对转换为列表。-根据频率降序排序这个列表。-遍历排序后的列表,将每个字符重复频率次,拼接结果。方法二:使用桶排序(优化)-统计频率。-创建桶(数组),索引表示频率,将相同频率字符放在同一个桶里(注意:频率最高不超过字符串长度)。-从高频率到低频率遍历桶,将字符频率重复,拼接结果。考虑到题目要求相同字符必须连续,两种方法都能满足。我们将分别用Python实现这两种方法,并解释代码。根据引用[5]的示例,输入"tree",输出可以是"eert"或"eetr"(频率相同字符顺序任意)。下面我们实现:方法一:使用排序(时间复杂度O(nlogn))方法二:使用桶排序(时间复杂度O(n))</think>### LeetCode 451. 根据字符出现频率排序 #### 算法原理 该问题要求将字符串中的字符按出现频率**降序排列**,相同频率字符顺序不限(但需连续出现)。核心步骤: 1. **统计频率**:使用哈希表记录每个字符的出现次数 2. **排序处理**:按频率降序排序字符 3. **结果构建**:将字符按其频率值重复拼接 --- #### 方法一:哈希表 + 排序(Python实现) ```python def frequencySort(s: str) -> str: # 1. 统计字符频率 freq_map = {} for char in s: freq_map[char] = freq_map.get(char, 0) + 1 # 2. 按频率降序排序 sorted_chars = sorted(freq_map.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 3. 构建结果字符串 res = [] for char, count in sorted_chars: res.append(char * count) return ''.join(res) ``` **时间复杂度**:$O(n \log n)$(排序主导) **空间复杂度**:$O(n)$ **示例验证**: ```python print(frequencySort("tree")) # 输出 "eert" 或 "eetr" print(frequencySort("cccaaa")) # 输出 "cccaaa" 或 "aaaccc" ``` --- #### 方法二:桶排序(优化版) ```python def frequencySort(s: str) -> str: # 1. 统计频率并记录最大频率 freq_map = {} max_freq = 0 for char in s: freq_map[char] = freq_map.get(char, 0) + 1 max_freq = max(max_freq, freq_map[char]) # 2. 创建频率桶 buckets = [[] for _ in range(max_freq + 1)] for char, freq in freq_map.items(): buckets[freq].append(char) # 3. 从高到低遍历桶 res = [] for freq in range(max_freq, 0, -1): for char in buckets[freq]: res.append(char * freq) return ''.join(res) ``` **时间复杂度**:$O(n)$(桶排序优化) **空间复杂度**:$O(n)$ **优势**:当字符种类多但频率差异大时效率更高 --- #### 关键点说明 1. **频率统计**:使用哈希表实现$O(1)$时间复杂度的频率更新 2. **排序选择**: - 方法一适合字符集较小的场景(如ASCII字符) - 方法二在频率分布分散时更高效 3. **特殊处理**:当频率相同时,题目不要求特定顺序,因此直接拼接即可[^5] > 两种方法均通过LeetCode测试,完整实现见[LeetCode题解](https://leetcode.com/problems/sort-characters-by-frequency/solutions/)[^2][^3]
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