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LeetCode 451 - 根据字符出现频率排序


文章目录

    • 摘要
    • 描述
    • 题解答案(整体思路)
      • 第一步:统计字符频率
      • 第二步:按频率排序
      • 第三步:按排序结果拼接字符串
    • 题解代码(Swift 可运行 Demo)
    • 题解代码分析
      • 1. 为什么用 Dictionary 统计?
      • 2. 排序这一步在干什么?
      • 3. 为什么不能一边统计一边排序?
      • 4. 字符拼接这一步为什么这样写?
    • 示例测试及结果
      • 示例 1
      • 示例 2
      • 示例 3
    • 实际场景结合
    • 时间复杂度
    • 空间复杂度
    • 总结

摘要

这道题看起来很简单:
统计字符出现次数,然后按次数排序。

但如果你真在工程里做过类似的事,比如:

  • 搜索关键词权重排序
  • 日志里统计最常出现的错误码
  • 文本分析中提取高频字符或 Token

你会发现这类问题的核心,其实是「频率统计 + 排序策略」。

LeetCode 451 正好是一个非常干净、非常标准的模板题,非常适合用来练:

  • 字符统计
  • 排序规则设计
  • Swift 中 Dictionary + Array 的组合用法

描述

题目给你一个字符串s,要求你:

  • 统计每个字符在字符串中出现的次数
  • 按出现频率从高到低排序
  • 相同字符必须放在一起
  • 如果频率相同,字符之间的相对顺序不重要

需要注意的几个点:

  • 大写字母和小写字母是不同字符
  • 字符串长度最大可以到5 * 10^5
  • 所以实现不能太“暴力”

题解答案(整体思路)

这道题的解法其实非常清晰,可以拆成三步:

第一步:统计字符频率

遍历字符串,用一个字典:

[Character:Int]

来记录每个字符出现的次数。

第二步:按频率排序

把字典转成数组:

[(Character,Int)]

然后按value(出现次数)做降序排序。

第三步:按排序结果拼接字符串

排序完成后,按顺序把字符重复count次,拼接成最终字符串。

题解代码(Swift 可运行 Demo)

下面是完整、可直接运行的 Swift 实现:

classSolution{funcfrequencySort(_s:String)->String{// 1. 统计字符频率varfreq:[Character:Int]=[:]forchins{freq[ch,default:0]+=1}// 2. 按出现次数降序排序letsorted=freq.sorted{$0.value>$1.value}// 3. 构造结果字符串varresult=""for(ch,count)insorted{result+=String(repeating:ch,count:count)}returnresult}}

题解代码分析

1. 为什么用 Dictionary 统计?

varfreq:[Character:Int]=[:]

这是最自然、也最直观的方式:

  • key是字符
  • value是出现次数

Swift 的Dictionary对这种计数场景支持得非常友好。

2. 排序这一步在干什么?

letsorted=freq.sorted{$0.value>$1.value}

sorted之后的数据结构其实是:

[(Character,Int)]

也就是一个(字符, 次数)的数组。

排序规则很简单:

  • 谁出现次数多,谁排前面

3. 为什么不能一边统计一边排序?

因为:

  • 统计是 O(n)
  • 排序是 O(k log k),k 是不同字符数量

混在一起只会让逻辑变复杂,不会更快。

4. 字符拼接这一步为什么这样写?

result+=String(repeating:ch,count:count)

这一步非常直观:

  • 一个字符出现几次,就拼接几次
  • 保证相同字符一定是连续的

同时也满足了题目「相同字母必须放在一起」的要求。

示例测试及结果

示例 1

letsolution=Solution()print(solution.frequencySort("tree"))

输出可能是:

eert

或者:

eetr

都是正确结果。

示例 2

print(solution.frequencySort("cccaaa"))

输出:

cccaaa

或者:

aaaccc

示例 3

print(solution.frequencySort("Aabb"))

输出:

bbAa

注意这里:

  • 'A''a'是不同字符
  • 大小写不会混在一起

实际场景结合

这道题的模式在实际开发中非常常见,比如:

  • 搜索系统里,统计关键词出现频率
  • 日志分析中,找最常见的错误类型
  • 文本分析中,做简单的词频或字符分布

把这套逻辑稍微改一下,就可以变成:

  • Top K 高频元素
  • 热词统计
  • 标签权重排序

时间复杂度

  • 统计频率:O(n)
  • 排序(字符种类数为 k):O(k log k)
  • 构造字符串:O(n)

总体时间复杂度:

O(n + k log k)

在实际情况下,k通常远小于n

空间复杂度

  • 字典存储频率:O(k)
  • 排序数组:O(k)
  • 结果字符串:O(n)

空间复杂度:

O(n + k)

总结

LeetCode 451 是一道非常「工程友好」的题:

  • 思路清晰
  • 模板性强
  • 非常适合拿来练 Swift 的集合操作
http://www.cnnetsun.cn/news/140940.html

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