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：

1. 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
2. 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）
3. pair的第二个位置存储每个点所在数组的下标
4. 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：

1. 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
2. pair的第一个位置存储每个字符出现的次数
3. pair的第二个位置存储字符本身
4. 先用哈希表统计所有字符出现的次数，在加入大根堆中
5. 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;
    }
};