leetcode692. 前K个高频单词

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给定一个非空单词列表,本题要求找出出现频率最高的前k个单词,并按频率降序和字母顺序升序排列。例如,输入['i', 'love', 'leetcode', 'i', 'love', 'coding'], k=2,输出['i', 'love']。扩展练习要求在O(n log k)的时间复杂度和O(n)的空间复杂度下解决。" 108301969,8496208,双向LSTM+Attention在心电图分类中的Python实现,"['深度学习', 'Python', '信号处理', '机器学习', '心电图识别']

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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 {
public:
    struct cmp
    {
        bool operator()(pair<string,int> t1, pair<string, int> t2)
        
### 解决方案解析 对于LeetCode692K个高频单词,解决方案主要依赖于构建频率映射并对其进行排序处理[^1]。 #### 构建频率映射 通过遍历给定的字符串列表`words`来统计每个单词出现次数。可以利用Python内置的数据结构`collections.Counter()`快速完成这步骤,该方法能够接收一个可迭代对象作为输入参数,并返回一个新的计数器字典实例,其中元素被当作键而它们的数量则成为对应的值。 ```python from collections import Counter count = Counter(words) ``` 此段代码创建了一个名为`count`的对象,它存储着各个单词及其对应频次的信息。 #### 排序逻辑实现 为了获取最高频次的单词集合,在完成了上述词频统计之后还需要进步操作。具体来说就是先依据频率大小降序排列这些项;当遇到相同频率的情况,则按照字母顺序升序排列。这里可以通过调用`sorted()`函数配合自定义比较规则达成目标: ```python items = sorted(count.items(), key=lambda item: (-item[1], item[0])) ``` 这段代码实现了基于两个条件(即频率逆序和名称正序)对项目进行综合排序的功能。注意这里的负号用于指示按第一个字段做降序排列。 #### 提取最终结果 最后只需要从述已排好序的结果集中选取k个条目的key部分即可得到所求答案。这部分工作可通过简单的切片语法轻松搞定: ```python result = [item[0] for item in items[:k]] return result ``` 综上所述,完整的算法流程涵盖了三个核心环节:建立频率表、实施多维度排序以及截取出指定数量的最大值记录。 ```python import heapq from typing import List from collections import Counter class Solution: def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]: count = Counter(words) heap = [(-freq, word) for word, freq in count.items()] largest = heapq.nsmallest(k, heap) return [word for _, word in largest] ``` 以上便是针对本道习题较为简洁高效的解答方式之
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