LeetCode笔记：451. Sort Characters By Frequency

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我是靠谱客的博主现代乌冬面，最近开发中收集的这篇文章主要介绍LeetCode笔记：451. Sort Characters By Frequency，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

问题：

Given a string, sort it in decreasing order based on the frequency of characters.

Example 1:

Input:
“tree”

Output:
“eert”

Explanation:
‘e’ appears twice while ‘r’ and ‘t’ both appear once.
So ‘e’ must appear before both ‘r’ and ‘t’. Therefore “eetr” is also a valid answer.

Example 2:

Input:
“cccaaa”

Output:
“cccaaa”

Explanation:
Both ‘c’ and ‘a’ appear three times, so “aaaccc” is also a valid answer.
Note that “cacaca” is incorrect, as the same characters must be together.

Example 3:

Input:
“Aabb”

Output:
“bbAa”

Explanation:
“bbaA” is also a valid answer, but “Aabb” is incorrect.
Note that ‘A’ and ‘a’ are treated as two different characters.

大意：

给出一个字符串，基于其中字符出现的次数按照降序排列。

例1：

输入：
“tree”

输出：
“eert”

解释：
‘e’出现了两次，‘r’和‘t’都只出现了一次。
所以‘e’要在‘r’和‘t’的前面。因此“eetr”也是对的。

例2：

输入：
“cccaaa”

输出：
“cccaaa”

解释：
‘c’和‘a’都出现了三次，所以“aaaccc”也是对的。
注意“cacaca”是错的，因为同样的字符必须在一起。

例3：

输入：
“Aabb”

输出：
“bbAa”

解释：
“bbaA”也是对的，但“Aabb”不对。
注意‘A’和‘a’被视为两个不同的字符。

思路：

题目的要求是将字符按照出现次数排序，注意是区分大小写的，而且并没有说只有字母。

其实整个过程可以分为几步：

遍历收集不同字符出现的次数；
按照次数排序
组成结果数组，每个字符要出现对应的次数。

我用二维数组来记录字符和出现的次数，然后用冒泡法排序，最后组成数组。

这个做法能实现，但是时间复杂度太高了，在超长输入的测试用例中超时了。

代码（Java）：

public class Solution {
    public String frequencySort(String s) {
        char[] arr = s.toCharArray();
        String[][] record = new String[arr.length][2];
        int num = 0;
        // 将字符串中的不同字符及其数量记录到二维数组中
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int j = 0;
            boolean hasFind = false;
            for (; j < num; j++) {
                if (arr[i] - record[j][0].charAt(0) == 0) {
                    hasFind = true;
                    int temp = Integer.parseInt(record[j][1]) + 1;
                    record[j][1] = Integer.toString(temp);
                    break;
                }
            }
            if (!hasFind) {
                record[j][0] = String.valueOf(arr[i]);
                record[j][1] = "1";
                num ++;
            }
        }

        // 对二维数组按第二列排序
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            for (int j = 0; j < num-1; j++) {
                String[] temp = new String[2];
                if (Integer.parseInt(record[j][1]) - Integer.parseInt(record[j+1][1]) > 0) {
                    temp = record[j];
                    record[j] = record[j+1];
                    record[j+1] = temp;
                }
            }
        }
        // 结果
        System.out.println(num);
        String result = "";
        for (int i = num-1; i >= 0; i--) {
            System.out.println(record[i][1]);
            System.out.println(record[i][0]);
            for (int j = 0; j < Integer.parseInt(record[i][1]); j++) {
                result = result + record[i][0];
            }
        }
        return result;
    }
}

改进：

其实想了想ASCII码表总共就126个字符，可以像对待纯字母一样用一个数组来记录次数，同时用一个字符数组来记录对应位置的字符，在排序时跟着一起变就行了。

但是依然会超时，看来主要还是排序方式太慢了。

改进代码（Java）：

public class Solution {
    public String frequencySort(String s) {
        char[] arr = s.toCharArray();
        int[] map = new int[126];
        char[] c = new char[126];
        // 将字符串中的不同字符及其数量记录到数组中
        for (char ch : s.toCharArray()) {
            map[ch]++;
        }

        // 对应字符
        for (int i = 0; i < 126; i++) {
            c[i] = (char)i;
        }

        // 对次数排序
        for (int i = 0; i < 126; i++) {
            for (int j = 0; j < 125; j++) {
                if (map[j] - map[j+1] > 0) {
                    // 次数移动
                    int tempNum = map[j];
                    map[j] = map[j+1];
                    map[j+1] = tempNum;

                    // 对应字符移动
                    char tempChar = c[j];
                    c[j] = c[j+1];
                    c[j+1] = tempChar;
                }
            }
        }
        // 结果
        String result = "";
        for (int i = 125; i >= 0; i--) {
            if (map[i] > 0) {
                for (int j = 0; j < map[i]; j++) {
                    result = result + c[i];
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

他山之石：

public class Solution {
    public String frequencySort(String s) {
        if (s == null) {
            return null;
        }
        Map<Character, Integer> map = new HashMap();
        char[] charArray = s.toCharArray();
        int max = 0;
        for (Character c : charArray) {
            if (!map.containsKey(c)) {
                map.put(c, 0);
            }
            map.put(c, map.get(c) + 1);
            max = Math.max(max, map.get(c));
        }

        List<Character>[] array = buildArray(map, max);

        return buildString(array);
    }

    private List<Character>[] buildArray(Map<Character, Integer> map, int maxCount) {
        List<Character>[] array = new List[maxCount + 1];
        for (Character c : map.keySet()) {
            int count = map.get(c);
            if (array[count] == null) {
                array[count] = new ArrayList();
            }
            array[count].add(c);
        }
        return array;
    }

    private String buildString(List<Character>[] array) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
            List<Character> list = array[i];
            if (list != null) {
                for (Character c : list) {
                    for (int j = 0; j < i; j++) {
                        sb.append(c);
                    }
                }
            }
        }
        return sb.toString();
    }
}