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。

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哈希表+排序

时间复杂度：O(nlogn)

python元组排序，可以一次排序完成

class Solution:
    def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
        hash_map = dict()
        from heapq import heappush,heappushpop,heapify
        for e in words:
            if e in hash_map:
                hash_map[e] += 1
            else:
                hash_map[e] = 1
        
        # python的元组排序是按元素的字典序排序，因为数字要求从大到小，所以需要改为负数
        ans = [(-v,k) for k,v in hash_map.items()]
        ans.sort()
        return [e[1] for e in ans][:k]
                

写法上还可以有点不一样，

class Solution:
    def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
        hash_map = dict()
        from heapq import heappush,heappushpop,heapify
        for e in words:
            if e in hash_map:
                hash_map[e] += 1
            else:
                hash_map[e] = 1
        
        ans = sorted(hash_map.items(), key=lambda x: (-x[1],x[0]))[:k]
        return [e[0] for e in ans]

哈希表 + 优先队列

class Solution:
    def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
        hash_map = dict()
        from heapq import heappush,heappushpop,heapify
        for e in words:
            hash_map[e] = hash_map.get(e, 0) + 1
            
        h = []
        for e in hash_map.keys():
            heappush(h, (-hash_map[e], e))
            
        ans = []
        for _ in range(k):
            ans.append(heapq.heappop(h))
        # print('ans', ans)
        return [e[1] for e in ans]