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//给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。
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// 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
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// 示例 1：
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//输入: ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2
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//输出: ["i", "love"]
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//解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词，均为2次。
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// 注意，按字母顺序 "i" 在 "love" 之前。
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// 示例 2：
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//输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k
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// = 4
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//输出: ["the", "is", "sunny", "day"]
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//解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词，
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// 出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
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// 注意：
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// 假定 k 总为有效值， 1 ≤ k ≤ 集合元素数。
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// 输入的单词均由小写字母组成。
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// 扩展练习：
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// 尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。
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// Related Topics 堆 字典树 哈希表
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// 👍 265 👎 0
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package leetcode.editor.cn;
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import java.util.ArrayList;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.List;
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import java.util.PriorityQueue;
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//692:前K个高频单词
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public class TopKFrequentWords{
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public static void main(String[] args) {
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//测试代码
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Solution solution = new TopKFrequentWords().new Solution();
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}
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//力扣代码
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
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class Solution {
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public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
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HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
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for (String s : words) {
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map.put(s, map.getOrDefault(s, 0) + 1);
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}
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PriorityQueue<String> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) ->{
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if (map.get(o1).equals(map.get(o2))) {
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return o1.compareTo(o2);
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}
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return map.get(o2) - map.get(o1);
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});
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queue.addAll(map.keySet());
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List<String> result = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < k; i++) {
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result.add(queue.peek());
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queue.poll();
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}
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return result;
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}
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}
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//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
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} |