《LeetCode》——LeetCode刷题日记3

简介: 《LeetCode》——LeetCode刷题日记3

本期,我将给大家带来的两道题目的讲解。主要涉及的就是哈希相关的知识点。接下来,我们一起去看看!!!


1、前k个高频单词

前K个高频单词

题目如下:

 


🔥 解题思路:

方法一:

首先,我先给出大概的思路。其实本题两步就可以实现:

  • 第一步:使用哈希表,统计相同字符串出现的次数
  • 第二步:在哈希表中,排序选出前K大的单词即可

具体思路:

  1. 首先我们可以利用哈希表来记录每一个单词出现的次数;
  2. 紧接着将哈希表中所有单词进行排序,排序时,如果两个字符串出现频率相同,那么我们让两字符串中在字典中顺序较小的排在前面,否则我们让出现频率较高的排在前面;
  3. 最后我们只需要保留序列中的前 k 个字符串即可。

代码如下:

class Solution {
public:
    static bool cmp(const pair<string,int> &p1,const pair<string,int> &p2){
        if(p1.second > p2.second)
        {
            return true;
        }
        if(p1.second == p2.second)
        {
            return p1.first<p2.first;
        }
        else 
            return false;
    }
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
        unordered_map<string, int> num;
        vector<string>tmp;
        //首先统计单词出现的次数
        for (auto& e : words) 
        {
            ++num[e];
        }
        vector<pair<string,int>> arry;
        for(pair<string,int> p1 : num)
        {
            arry.push_back(p1);
        }
        //进行排序操作
        sort(arry.begin(),arry.end(),cmp);
        //对已经排好序的数组,直接输出对应的前k个即可
        for(int i=0;i<k;++i)
        {
            tmp.push_back(arry[i].first);
        }
        return tmp;
    }
};

方法二:

为了解决在给定单词列表中查找前 K 个常用单词的问题:

  1. 可以使用哈希映射来计算每个单词的频率;
  2. 然后使用优先级队列来跟踪前 K 个常用单词。

具体思路:

  • 首先我们可以创建一个小根优先队列(顾名思义,就是优先队列顶端元素是最小元素的优先队列);
  • 紧接着我们可以将每一个字符串插入到优先队列中,如果优先队列的大小超过了 k,那么我们就将优先队列顶端元素弹出即可;
  • 这样最终优先队列中剩下的 k 个元素就是前 k 个出现次数最多的单词。

代码如下:

class Solution {
public:
  
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
        //计算每个单词的频率
        unordered_map<string, int> num;
        for (auto& e : words) 
        {
            num[e]++;
        }
        
        //使用优先级队列跟踪前 K 个常用单词
        
        auto cmp=[](const pair<string,int> &p1,const pair<string,int> &p2){
            return p1.second == p2.second ? p1.first < p2.first : p1.second > p2.second;
        };
        priority_queue<pair<string, int>, vector<pair<string, int>>, decltype(cmp)> pq(cmp);
        for (auto& it : num) 
        {
            pq.emplace(it);
            if (pq.size() > k) 
            {
                pq.pop();
            }
        }
        vector<string> result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) 
        {
            result[i] = pq.top().first;
            pq.pop();
        }
        return result;
    }
};

方法三:

具体思路:

  1. 首先还是统计每种单词出现的次数;
  2. 紧接着再按照字符出现次数进行降序排列;
  3. 最后由于Map的排序是稳定的"排序算法",所以排序后如果不同的单词有相同出现频率,会自动按字典顺序排列。

代码如下:

class Solution {
public:
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
        map<string, int> num;
        for(auto e : words)
            num[e]++;
        
        multimap<int, string, greater<int>> arry;
        for(auto e : num)
        {
            arry.insert(make_pair(e.second, e.first));
        }
        vector<string> res;
        auto it = arry.begin();
        for(int i = 0; i < k; i++)
        {
            res.push_back(it->second);
            it++;
        }
        return res;
    }
};

2、单词识别

单词识别

题目如下:

具体思路:

  • 其实本题很简单,就是利用map统计单词出现的次数并输出即可。

代码如下:

#include <iostream>
#include <map>
#include <string>
using namespace std;
int main() {
    string str;
    string tmp;
    map<string, int> res;
    while (getline(cin, str)) {
        for (int i = 0; i < str.size(); i++) {
            if (str[i] == ' ' || str[i] == ',' || str[i] == '.') 
            {
                if (tmp != "")
                    res[tmp]++;
                tmp = "";
            } 
            else 
            {
                tmp += tolower(str[i]);
            }
        }
    auto it = res.begin();
    while(it != res.end())
    {
        cout<<it->first<<":"<<it->second<<endl;
        it++;
    }
    }
      return 0;
}
// 64 位输出请用 printf("%lld")

以上便是两道题的全部讲解。希望对大家有所帮助!!!

相关文章
|
2月前
|
Unix Shell Linux
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案,包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行,每个问题都给出了至少一种实现方法。
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
本文介绍了两种Python实现方法,用于按照之字形顺序打印二叉树的层次遍历结果,实现了在奇数层正序、偶数层反序打印节点的功能。
54 6
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 26. 树的子结构
这篇文章提供了解决LeetCode上"剑指Offer 26. 树的子结构"问题的Python代码实现和解析,判断一棵树B是否是另一棵树A的子结构。
46 4
|
3月前
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
106 2
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
8 1
|
2月前
|
数据采集 负载均衡 安全
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
本文提供了多个多线程编程问题的解决方案,包括设计有限阻塞队列、多线程网页爬虫、红绿灯路口等,每个问题都给出了至少一种实现方法,涵盖了互斥锁、条件变量、信号量等线程同步机制的使用。
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
|
3月前
|
索引 Python
【Leetcode刷题Python】从列表list中创建一颗二叉树
本文介绍了如何使用Python递归函数从列表中创建二叉树,其中每个节点的左右子节点索引分别是当前节点索引的2倍加1和2倍加2。
54 7
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 30. 包含min函数的栈
本文提供了实现一个包含min函数的栈的Python代码,确保min、push和pop操作的时间复杂度为O(1)。
24 4
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点
Leetcode题目"剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点"的Python解决方案,使用双指针法找到并返回链表中倒数第k个节点。
49 5
|
3月前
|
算法 Python
【Leetcode刷题Python】 LeetCode 2038. 如果相邻两个颜色均相同则删除当前颜色
本文介绍了LeetCode 2038题的解法,题目要求在一个由'A'和'B'组成的字符串中,按照特定规则轮流删除颜色片段,判断Alice是否能够获胜,并提供了Python的实现代码。
47 3