day35_LC学习计划：数据结构基础

451.根据字符出现频率排序

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。
示例 2:

输入: s = "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: s = "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。
 

提示:

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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/sort-characters-by-frequency
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

 桶排序。

#define HASH_FIND_CHAR(head, findint, out) HASH_FIND(hh, head, findint, sizeof(char), out)
#define HASH_ADD_CHAR(head, intfield, add) HASH_ADD(hh, head, intfield, sizeof(char), add)

struct HashTable {
    char key;
    int val;
    UT_hash_handle hh;
};

char* frequencySort(char* s) {
    struct HashTable* hashTable = NULL;
    int maxFreq = 0;
    int length = strlen(s);
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        struct HashTable* tmp;
        HASH_FIND_CHAR(hashTable, &s[i], tmp);
        if (tmp == NULL) {
            tmp = malloc(sizeof(struct HashTable));
            tmp->key = s[i], tmp->val = 1;
            HASH_ADD_CHAR(hashTable, key, tmp);
            maxFreq = fmax(maxFreq, 1);
        } else {
            maxFreq = fmax(maxFreq, ++tmp->val);
        }
    }
    char* buckets[maxFreq + 1];
    int bucketsSize[maxFreq + 1];
    memset(bucketsSize, 0, sizeof(bucketsSize));
    int retSize = 0;
    struct HashTable *tmp, *iter;
    HASH_ITER(hh, hashTable, iter, tmp) {
        bucketsSize[iter->val]++;
        retSize += iter->val;
    }
    for (int i = 1; i <= maxFreq; i++) {
        buckets[i] = malloc(sizeof(char) * bucketsSize[i]);
    }
    memset(bucketsSize, 0, sizeof(bucketsSize));
    HASH_ITER(hh, hashTable, iter, tmp) {
        buckets[iter->val][bucketsSize[iter->val]++] = iter->key;
    }
    char* ret = malloc(sizeof(char) * (retSize + 1));
    retSize = 0;
    for (int i = maxFreq; i > 0; i--) {
        char* bucket = buckets[i];
        for (int j = 0; j < bucketsSize[i]; j++) {
            for (int k = 0; k < i; k++) {
                ret[retSize++] = bucket[j];
            }
        }
    }
    ret[retSize] = '\0';
    return ret;
}

给定一个数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 表示 X-Y 平面上的一个点，并且是一个整数 k ，返回离原点 (0,0) 最近的 k 个点。

这里，平面上两点之间的距离是 欧几里德距离（ √(x1 - x2)2 + (y1 - y2)2 ）。

你可以按 任何顺序 返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案 确保 是 唯一 的。

示例 1：

输入：points = [[1,3],[-2,2]], k = 1
输出：[[-2,2]]
解释： 
(1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)，
(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)，
由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。
我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。
示例 2：

输入：points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], k = 2
输出：[[3,3],[-2,4]]
（答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。）
 

提示：

1 <= k <= points.length <= 104
-104 < xi, yi < 104

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/k-closest-points-to-origin
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

堆排，没用UT_hash的妥协做法哈哈哈。 

/**
 * Return an array of arrays of size *returnSize.
 * The sizes of the arrays are returned as *returnColumnSizes array.
 * Note: Both returned array and *columnSizes array must be malloced, assume caller calls free().
 */
#define SIZE 20000

void minHeapify(int* a,int** b,int i,int heapSize){
    int l=i*2+1,r=i*2+2,smallest=i;
    if(l<heapSize&&a[l]<a[smallest]){
        smallest=l;
    }
    if(r<heapSize&&a[r]<a[smallest]){
        smallest=r;
    }
    if(smallest!=i){
        int t=a[i];
        a[i]=a[smallest],a[smallest]=t;
        int* tmp=b[i];
        b[i]=b[smallest],b[smallest]=tmp;
        minHeapify(a,b,smallest,heapSize);
    }
}

void buildMinHeap(int* a,int** b,int heapSize){
    for(int i=heapSize/2;i>=0;i--){
        minHeapify(a,b,i,heapSize);
    }
}

int** kClosest(int** points, int pointsSize, int* pointsColSize, int k, int* returnSize, int** returnColumnSizes){
    *returnSize=0;
    if(pointsSize==0) return NULL;
    int** ret=malloc(sizeof(int*)*SIZE);
    *returnColumnSizes=malloc(sizeof(int)*SIZE);
    int distance[pointsSize];
    for(int i=0;i<pointsSize;i++){
        distance[i]=points[i][0]*points[i][0]+points[i][1]*points[i][1];
    }
    int heapSize=pointsSize;
    int** b=points;
    buildMinHeap(distance,b,heapSize);
    for(int i=pointsSize-1;i>=pointsSize-k;i--){
        (*returnColumnSizes)[*returnSize]=2;
        ret[*returnSize]=malloc(sizeof(int)*2);
        ret[*returnSize][0]=b[0][0];
        ret[*returnSize][1]=b[0][1];
        (*returnSize)++;
        int t=distance[0];
        distance[0]=distance[i],distance[i]=t;
        int* tmp=b[0];
        b[0]=b[i],b[i]=tmp;
        heapSize--;
        buildMinHeap(distance,b,heapSize);
    }
    return ret;
}

好了基础篇完成，暂时性结束，考研去了~