概述
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。
解题思路
我们首先想到的解题思路是通过一个dict
存储所有字符出现的次数,然后根据字符出现的次数排序,最后输出排序结果。
class Solution:
def frequencySort(self, s: str) -> str:
str_map = collections.defaultdict(int)
for i in s:
str_map[i] += 1
tmp = sorted(str_map.items(), key=lambda d:d[1], reverse=True)
return ''.join([key*val for key, val in tmp])
我觉得如下这种做法更好
class Solution:
def frequencySort(self, s: str) -> str:
str_map = collections.defaultdict(int)
for i in s:
str_map[i] += 1
return ''.join(sorted([i for i in s], key=lambda a: str_map[a], reverse=True))
我们这里给出另外一种写法。
class Solution:
def frequencySort(self, s: str) -> str:
return ''.join(c*-n for n,c in sorted((-s.count(c),c) for c in set(s)))
我们也可以通过一个PriorityQueue
解决这个问题。我们首先要实现一个ch
类,因为PriorityQueue
插入操作的过程中会有比较操作,所以在这个类里面,我们要实现__lt__
这个函数。
from queue import PriorityQueue
class ch:
def __init__(self, key, val):
self.val = val
self.key = key
def __lt__(self, other):
return self.val > other.val
class Solution:
def frequencySort(self, s: str) -> str:
str_map = collections.defaultdict(int)
for i in s:
str_map[i] += 1
qCh = PriorityQueue()
for key, val in str_map.items():
if val > 0:
c = ch(key, val)
qCh.put(c)
result = str()
while not qCh.empty():
tp = qCh.get()
result += tp.val*tp.key
return result
上面这些解法的时间复杂度都是O(nlogn)
级别的,那么我们有没有办法优化到O(n)
这个级别呢?我们这里有一个很巧妙的解法,利用list
的index
间接排序。首先还是统计s
的元素个数,然后将元素个数作为index
,而元素类型作为value
存入到list
中。
class Solution:
def frequencySort(self, s: str) -> str:
if not s:
return ''
mem, maxFre = collections.defaultdict(int), float('-inf')
for c in s:
mem[c] += 1
maxFre = max(maxFre, mem[c])
vec = [''] * (maxFre + 1)
for key, val in mem.items():
vec[val] += key*val
return "".join(vec[::-1])
很有意思的做法,实际上这种思想来自于桶排序。
该问题的其他语言版本添加到了我的GitHub Leetcode
如有问题,希望大家指出!!!
最后
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