用 Python 征服 LeetCode 895: Maximum Frequency Stack

最大频率栈：一种优雅的栈和哈希表结合

简介

在 LeetCode 的编程挑战中，895: Maximum Frequency Stack 是一个具有挑战性的问题，它巧妙地结合了栈和字符出现的频次概念。本教程将指导你使用 Python 征服这个难题，提升你的编程技巧。

理解问题

我们有一个字符串数组 arr 和一个整数 k。目标是找到 arr 中可以选择的不同字符串的最大数量，其中每个字符串最多只能选择 k 次。例如，对于 arr = ["a", "b", "a", "c", "b", "a", "c", "a", "c"] 和 k = 2，我们可以选择三个不同字符串，即 "a"、"b" 和 "c"。

解决方案

要解决这个问题，我们将采取以下步骤：

1. 哈希表： 创建哈希表 hash_map 来存储每个字符串的出现次数。
2. 排序： 按出现次数降序对字符串列表进行排序。
3. 最大频率栈： 使用栈 max_freq_stack 来存储出现次数最高的字符串。
4. 选择： 从排序列表中选择字符串并将其加入栈中，直到达到 k 次选择限制。
5. 计数： 返回栈的长度，即不同字符串的最大数量。

代码示例

import collections

def max_freq_stack(arr, k):
    # 哈希表存储字符串出现次数
    hash_map = collections.defaultdict(int)
    for s in arr:
        hash_map[s] += 1
    
    # 按出现次数降序排序
    sorted_keys = sorted(hash_map, key=hash_map.get, reverse=True)
    
    # 最大频率栈
    max_freq_stack = []
    
    # 遍历排序列表并加入栈中
    for key in sorted_keys:
        if hash_map[key] <= k:
            max_freq_stack.append(key)
    
    # 返回不同字符串的最大数量
    return len(max_freq_stack)

复杂度分析

• 时间复杂度： O(N log N)，其中 N 是数组 arr 的长度。排序操作主导了复杂度。
• 空间复杂度： O(N)，由哈希表和栈的数据结构决定。

示例用法

arr = ["a", "b", "a", "c", "b", "a", "c", "a", "c"]
k = 2
print(max_freq_stack(arr, k))  # 输出：3

结论

恭喜你！你已经掌握了使用 Python 解决 LeetCode 895: Maximum Frequency Stack 问题的技巧。这种方法结合了栈和哈希表的力量，使问题得以优雅地解决。通过理解算法背后的原理和实现的细节，你将提升你的编程能力，并为更复杂的挑战做好准备。

常见问题解答

1. 问题中的 "k 次选择限制" 是什么意思？

   • 对于每个不同的字符串，你最多只能选择它 k 次。

2. 哈希表是如何帮助解决这个问题的？

   • 哈希表用于快速查找字符串的出现次数，避免了重复遍历数组。

3. 为什么我们需要按出现次数降序排序？

   • 我们首先选择出现次数最高的字符串，因为我们希望在达到 k 次选择限制之前获得尽可能多的不同字符串。

4. 为什么使用栈来存储出现次数最高的字符串？

   • 栈是一种后进先出 (LIFO) 数据结构，它允许我们按出现次数逆序访问字符串。

5. 算法的总体思路是什么？

   • 算法的基本思路是，通过哈希表记录出现次数，按出现次数降序排列字符串，然后逐个选择字符串并加入栈中，直到达到 k 次选择限制，最后返回不同字符串的最大数量。