692. 前K个高频单词

给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。

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， 按字典顺序 排序。

示例 1：

输入: words = [“i”, “love”, “leetcode”, “i”, “love”, “coding”], k = 2

输出: [“i”, “love”]

解析: “i” 和 “love” 为出现次数最多的两个单词，均为2次。

注意，按字母顺序 “i” 在 “love” 之前。

示例 2：

输入: [“the”, “day”, “is”, “sunny”, “the”, “the”, “the”, “sunny”, “is”, “is”], k = 4

输出: [“the”, “is”, “sunny”, “day”]

解析: “the”, “is”, “sunny” 和 “day” 是出现次数最多的四个单词，

出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。

注意：

1 <= words.length <= 500

1 <= words[i] <= 10

words[i] 由小写英文字母组成。

k 的取值范围是 [1, 不同 words[i] 的数量]

进阶：尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。

思路：

首先将这些单词放入map中统计次数，k是单词，v是次数。

然后对这棵树进行频率大小的的排序，这里要注意，如果用快排会导致结果有可能错误，因为map是按照k（单词）排序的，也是字典排序，那么最多也就是将频率高的单词排在前面，并不需要动其他的单词原本的顺序，但是快排是一个不稳定排序，有可能会打乱原来的排序。

代码：

class Solution {
public:
    struct judge
    {
        bool operator()(const pair<string, int>& a, const pair<string, int>& b)//稳定排序的仿函数
        {
            return a.second > b.second;
        }
    };
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
        map<string, int>dict;
        for (auto& e : words)//对所有单词进行字典排序
        {
            dict[e]++;//通过k控制v
        }
        vector<pair<string, int>> d;//将树中排好序的单词放进这数组中
        for (auto& e : dict)
            d.push_back(e);
        stable_sort(d.begin(), d.end(), judge());//这个是稳定排序
        vector<string> ret;//最终结果，k前面的高频单词
        for (int i = 0; i < k; i++)
        {
            ret.push_back(d[i].first);//放入前k个单词
        }
        return ret;
    }
};