LeetCode题练习与总结:根据字符出现频率排序--451
一、题目描述
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 * 10^5
s
由大小写英文字母和数字组成
二、解题思路
-
首先,我们需要统计每个字符在字符串中出现的频率。这可以通过使用一个哈希表(HashMap)来实现,其中键是字符,值是该字符出现的次数。
-
然后,我们需要根据字符出现的频率对字符进行排序。由于题目要求按照降序排序,我们可以使用优先队列(PriorityQueue)来实现。Java中的PriorityQueue默认是最小堆,因此我们需要自定义比较器来使其成为最大堆。
-
接下来,我们将所有字符放入优先队列中,队列会根据字符出现的频率自动排序。
-
最后,我们从优先队列中取出字符,按照其频率构造最终的字符串。
三、具体代码
import java.util.*;class Solution {public String frequencySort(String s) {// 1. 统计字符频率Map<Character, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();for (char c : s.toCharArray()) {frequencyMap.put(c, frequencyMap.getOrDefault(c, 0) + 1);}// 2. 使用优先队列对字符进行排序PriorityQueue<Character> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> frequencyMap.get(b) - frequencyMap.get(a));// 3. 将所有字符放入优先队列pq.addAll(frequencyMap.keySet());// 4. 构造结果字符串StringBuilder sb = new StringBuilder();while (!pq.isEmpty()) {char c = pq.poll();int frequency = frequencyMap.get(c);for (int i = 0; i < frequency; i++) {sb.append(c);}}return sb.toString();}
}
这段代码首先统计了每个字符的频率,然后使用优先队列对字符进行了降序排序,最后构造了结果字符串并返回。由于优先队列中元素的顺序是根据频率降序排列的,所以我们可以确保最终构造的字符串是满足题目要求的。
四、时间复杂度和空间复杂度
1. 时间复杂度
-
统计字符频率:我们遍历了字符串
s
一次,每次遍历都会更新哈希表frequencyMap
。这个过程的时间复杂度是O(n),其中n是字符串s
的长度。 -
构建优先队列:我们将所有不同的字符放入优先队列中。由于字符串
s
中的字符种类最多为ASCII字符集的大小(通常为128或256),因此这一步的时间复杂度是O(m log m),其中m是字符串中不同字符的数量。 -
构造结果字符串:我们从优先队列中取出每个字符,并按照其频率将其添加到结果字符串中。由于每个字符最多被添加到队列中一次,并且从队列中取出一次,因此这一步的时间复杂度是O(n log m),其中n是字符串
s
的长度,m是字符串中不同字符的数量。
综合以上步骤,总的时间复杂度是O(n + m log m + n log m)。由于m ≤ n,因此可以简化为O(n log n)。
2. 空间复杂度
-
哈希表
frequencyMap
:用于存储每个字符及其出现的频率。在最坏的情况下,如果字符串s
中的每个字符都不同,那么哈希表的大小将是O(m),其中m是字符串中不同字符的数量。 -
优先队列
pq
:存储字符串中所有不同的字符。在最坏的情况下,优先队列的大小也是O(m)。 -
结果字符串
sb
:在构造结果字符串时,我们使用了StringBuilder,其空间复杂度是O(n),其中n是字符串s
的长度。
综合以上步骤,总的空间复杂度是O(m + n),由于m ≤ n,因此可以简化为O(n)。
五、总结知识点
-
Java集合框架:
HashMap
:用于存储键值对,其中键是字符,值是该字符出现的次数。PriorityQueue
:实现了优先队列,可以按照元素的自然顺序或者通过比较器(Comparator)来排序元素。
-
Lambda表达式:
- 在创建
PriorityQueue
时,使用了Lambda表达式来定义自定义的比较器,使得优先队列根据字符出现的频率降序排列。
- 在创建
-
方法引用:
- 使用了
Character
类的set
作为addAll
方法的参数,这是方法引用的一种形式,它将集合中的所有元素添加到优先队列中。
- 使用了
-
流的集合操作:
frequencyMap.keySet()
返回一个包含所有键的Set
,然后使用addAll
方法将其添加到优先队列中。
-
字符操作:
- 使用
toCharArray()
方法将字符串转换为字符数组,以便遍历每个字符。
- 使用
-
HashMap操作:
- 使用
getOrDefault
方法来获取字符的频率,如果字符不存在于映射中,则返回默认值0。
- 使用
-
循环和条件语句:
- 使用
for
循环来遍历字符数组,并更新字符频率。 - 使用
while
循环来处理优先队列中的元素,直到队列为空。
- 使用
-
字符串构建:
- 使用
StringBuilder
来高效地构建最终的字符串结果,避免频繁的字符串连接操作。
- 使用
-
优先队列操作:
- 使用
poll
方法从优先队列中移除并返回队列的头部元素,即当前频率最高的字符。
- 使用
-
泛型:
- 在定义
HashMap
和PriorityQueue
时使用了泛型,分别指定了键和值的类型。
- 在定义
以上就是解决这个问题的详细步骤,希望能够为各位提供启发和帮助。
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