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LeetCode刷题笔记-数据结构-day21
451. 根据字符出现频率排序
1.题目
原题链接:451. 根据字符出现频率排序
2.解题思路
算法:小根堆
具体步骤:
- 我们建立一个以
pair<int,int>
存储的小根堆,会以pair
的第一个位置元素从小到大排序 -
pair
的第一个位置存储所有点距离原点的距离(这里为了方便直接用距离的平方代替) -
pair
的第二个位置存储每个点所在数组的下标 - 将所有点存入堆后,取出堆中前k个小的元素即可,得到他们的数组坐标,将其放入最终答案
3.代码
typedef pair<int,int> PII;
class Solution {
public:
vector<vector<int>> kClosest(vector<vector<int>>& p, int k) {
vector<vector<int>> res;
priority_queue<PII, vector<PII>,greater<PII>> q;
for(int i=0;i<p.size();i++){
int t=p[i][0]*p[i][0]+p[i][1]*p[i][1];
q.push({t,i});
}
while(k-->0){
auto t=q.top();
q.pop();
res.push_back(p[t.second]);
}
return res;
}
};
973. 最接近原点的 K 个点
1.题目
原题链接:973. 最接近原点的 K 个点
2.解题思路
算法:大根堆
具体步骤:
- 我们建立一个以
pair<int,int>
存储的大根堆,会以pair
的第一个位置元素从大到小排序 -
pair
的第一个位置存储每个字符出现的次数 -
pair
的第二个位置存储字符本身 - 先用哈希表统计所有字符出现的次数,在加入大根堆中
- 最后取出大根堆元素拼接字符串即可
3.代码
法一:
typedef pair<int,int> PII;
class Solution {
public:
string frequencySort(string s) {
map<char,int> hash;
for(auto x:s) hash[x]++;
priority_queue<PII, vector<PII>> q;
for(auto [a,b]:hash) q.push({b,a});
string res;
while(q.size()){
auto t=q.top();
q.pop();
res+=string(t.first,t.second);
}
return res;
}
};
法二:
class Solution {
public:
string frequencySort(string s) {
unordered_map<char,int> cnt;
for(auto x:s) cnt[x]++;
sort(s.begin(),s.end(),[&](char a,char b){
if (cnt[a] != cnt[b]) return cnt[a] > cnt[b];
return a < b;
});
return s;
}
};