再探前K个高频单词，轻松搞定编程难题！

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2023-11-10 06:03:33

征服 LeetCode 算法题：轻松解决“前 K 个高频单词”

在浩瀚的编程世界里，算法题犹如一座座高山，等待着勇者们去征服。其中，LeetCode 上的“前 K 个高频单词”算法题更是让不少程序员绞尽脑汁。今天，就让我们一起深入剖析这道经典算法题，带领你轻松登顶！

题目概述

给定一个非空的单词列表，要求我们找出出现频率最高的前 K 个单词，并按照单词出现次数从高到低排序。如果不同的单词具有相同的出现频率，则按照字母顺序排列。

解题思路

要解决这个问题，我们需要巧妙地统计单词出现次数，并从中选出前 K 个高频单词。这里，我们可以采用如下思路：

1. 哈希表计数单词出现次数

哈希表是一种强大的数据结构，可以快速将单词映射到它们的出现次数。首先，我们将单词列表中的每个单词依次加入哈希表，并在每次加入时更新单词的出现次数。

2. 排序哈希表中的单词

哈希表中的单词是以无序的方式存储的，我们需要将它们按照出现次数进行排序。我们可以使用内置的 sort() 函数对哈希表中的单词进行排序，也可以使用其他更高级的排序算法。

3. 选出前 K 个高频单词

经过排序后，哈希表中的单词就按照出现次数从高到低排列了。我们只需要选出前 K 个单词，即可得到结果。

代码实现

Python 代码示例如下：

def top_k_frequent_words(words, k):
    """
    返回前 K 个出现次数最多的单词。

    Args:
        words: 一个非空的单词列表。
        k: 要返回的前 K 个单词的数量。

    Returns:
        一个列表，包含前 K 个出现次数最多的单词。
    """

    # 使用哈希表统计单词出现次数
    word_counts = {}
    for word in words:
        if word not in word_counts:
            word_counts[word] = 0
        word_counts[word] += 1

    # 将哈希表中的单词按出现次数排序
    sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 选出前 K 个高频单词
    top_k_words = []
    for word, count in sorted_words[:k]:
        top_k_words.append(word)

    return top_k_words

举个例子

假设我们有一个单词列表 words = ["the", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"]，其中单词 the 出现了两次，其他单词都只出现了一次。那么，调用 top_k_frequent_words(words, 2) 函数后，将返回 ["the", "dog"]。

结论

掌握了“前 K 个高频单词”算法，你就能轻松解决 LeetCode 上这道经典算法题。如果你想在编程的道路上更进一步，不妨尝试解决更多类似的算法题，不断磨练自己的编程技巧！

常见问题解答

1. 如何处理出现频率相同的单词？

如果不同的单词具有相同的出现频率，我们按照字母顺序进行排序。

2. 如何优化代码性能？

可以使用更高级的排序算法，如快速排序或堆排序，来优化代码性能。

3. 如何处理空单词或特殊字符？

在实际应用中，可能需要预处理单词列表，移除空单词或特殊字符。

4. 如何扩展算法来处理大规模数据集？

可以使用分布式算法或其他优化技术来处理大规模数据集。

5. 这道算法题在哪些实际应用中有用？