题目描述
给定一个字符串，请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。示例 1:输入:
"tree"输出:
"eert"解释:
'e'出现两次，'r'和't'都只出现一次。
因此'e'必须出现在'r'和't'之前。此外，"eetr"也是一个有效的答案。
示例 2:输入:
"cccaaa"输出:
"cccaaa"解释:
'c'和'a'都出现三次。此外，"aaaccc"也是有效的答案。
注意"cacaca"是不正确的，因为相同的字母必须放在一起。
示例 3:输入:
"Aabb"输出:
"bbAa"解释:
此外，"bbaA"也是一个有效的答案，但"Aabb"是不正确的。
注意'A'和'a'被认为是两种不同的字符。来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/sort-characters-by-frequency
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方法1：哈希表+堆
思路
- 用哈希表来记录每个字符的出现次数
- 以字符出现次数建立一个大顶堆
- 一边弹出堆顶，一边构建新的字符串
复杂度分析
- 时间复杂度：$O(n+klogk)$，n 是字符串的长度，k 是字符串中字符集的大小。
- 空间复杂度：$O(k)$，k 是字符串中字符集的大小，堆的大小。
代码
JavaScript Code
/*** @param {string} s* @return {string}*/
var frequencySort = function (s) {const map = {}for (let i = 0; i < s.length; i++) {const c = s[i];map[c] = (map[c] || 0) + 1}// 堆的数据结构 [char, count]const list = Object.keys(map).map(c => [c, map[c]])const heap = new MaxHeap(list, function comparator(inserted, compared) {return inserted[1] < compared[1];});let str = ''while (heap.size() > 0) {const [char, cnt] = heap.pop();str += char.repeat(cnt)}return str
};// **************************************************class Heap {constructor(list = [], comparator) {this.list = list;this.comparator = comparator;this.init();}init() {const size = this.size();for (let i = Math.floor(size / 2) - 1; i >= 0; i--) {this.heapify(this.list, size, i);}}insert(n) {this.list.push(n);const size = this.size();for (let i = Math.floor(size / 2) - 1; i >= 0; i--) {this.heapify(this.list, size, i);}}peek() {return this.list[0];}pop() {const last = this.list.pop();if (this.size() === 0) return last;const returnItem = this.list[0];this.list[0] = last;this.heapify(this.list, this.size(), 0);return returnItem;}size() {return this.list.length;}
}class MaxHeap extends Heap {constructor(list, comparator) {super(list, comparator);}heapify(arr, size, i) {let largest = i;const left = Math.floor(i * 2 + 1);const right = Math.floor(i * 2 + 2);if (left < size && this.comparator(arr[largest], arr[left]))largest = left;if (right < size && this.comparator(arr[largest], arr[right]))largest = right;if (largest !== i) {[arr[largest], arr[i]] = [arr[i], arr[largest]];this.heapify(arr, size, largest);}}
}
