LeetCode-451. 根据字符出现频率排序-C语言

该博客围绕LeetCode第451题,即根据字符出现频率排序展开,使用C语言进行解答。此问题属于算法类题目,通过特定的算法逻辑实现字符排序,体现了C语言在算法实现上的应用。

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/*
 * 算法思想:
 * 记录每个字符出现频率,按照频率排序,最后在从频率计数器中取出对应的字符即可。
 * 
 */

typedef struct node{
    int index;
    int cnt;
} Node;

int cmp(Node *a, Node *b){
    return a->cnt - b->cnt;
}

char * frequencySort(char * s){
    int i;
    Node arr[128];
    int index = 0;
    
    memset(arr, 0, sizeof(arr));
        
    for(i=0; s[i]!= 0; i++){
        arr[s[i]].index = s[i];
        arr[s[i]].cnt++;
    }
    
    qsort(arr, 128, sizeof(Node), cmp);
    
    printf("test end \n");
    
    for(i=127; i>=0; i--){
        if(!arr[i].cnt) continue;
        
        while(arr[i].cnt--)
            s[index++] = arr[i].index;
    }
    
    return s;
}


<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.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.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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