2021-05-29:最常使用的K个单词II。在实时数据流中找到最常使用的k个单词,实现TopK类中的三个方法: TopK(k), 构造方法。add(word),增加一个新单词。topk(),得到当前最常使用的k个单词。如果两个单词有相同的使用频率,按字典序排名。
福大大 答案2021-05-29:
方法一:
redis的sorted set。hash+跳表实现计数和查找。无代码。
方法二:
节点结构体:有字符串和词频。
词频表:key是字符串,value是节点。
堆:节点数组。
反向表:key是节点,value是在堆中的索引。
有代码,但不完整,因为时间紧。
代码用golang编写。代码如下:
package main
import "fmt"
func main() {
a := NewTopK(2)
a.add("lint")
a.add("code")
a.add("code")
fmt.Println(a.topk())
}
type TopK struct {
//堆
heap []*Node
heapSize int
//字,次数
wordNodeMap map[string]*Node
//反向表
nodeIndexMap map[*Node]int
}
func NewTopK(k int) *TopK {
ret := &TopK{}
ret.heap = make([]*Node, k)
return ret
}
func (this *TopK) add(word string) {
if len(this.heap) == 0 {
return
}
var curNode *Node
preIndex := -1
curNode = this.wordNodeMap[word]
if curNode == nil {
curNode = &Node{word, 1}
this.wordNodeMap[word] = curNode
this.nodeIndexMap[curNode] = -1
} else {
//tree set
curNode.Times++
preIndex = this.nodeIndexMap[curNode]
}
if preIndex == -1 {
if this.heapSize == len(this.heap) {
//treeset
} else {
//tree add
this.nodeIndexMap[curNode] = this.heapSize
this.heap[this.heapSize] = curNode
this.HeapUp(preIndex)
}
} else {
//tree add
this.HeapDown(preIndex)
}
}
func (this *TopK) topk() []string {
ans := make([]string, len(this.heap))
return ans
}
type Node struct {
Str string
Times int
}
//索引上移,大根堆
func (this *TopK) HeapUp(index int) {
for this.heap[(index-1)/2].Times < this.heap[index].Times { //父节点小于当前节点,当前节点必须上移
this.heap[index], this.heap[(index-1)/2] = this.heap[(index-1)/2], this.heap[index]
//加强堆
this.nodeIndexMap[this.heap[index]], this.nodeIndexMap[this.heap[(index-1)/2]] = (index-1)/2, index
index = (index - 1) / 2
}
}
//索引下沉,大根堆
func (this *TopK) HeapDown(index int) {
left := 2*index + 1
for left <= this.heapSize-1 { //左孩子存在
//获取大孩子
largest := left
if left+1 <= this.heapSize-1 && this.heap[left+1].Times > this.heap[left].Times {
largest++
}
//比较
if this.heap[index].Times < this.heap[largest].Times { //当前小于最大孩子,必须下沉
this.heap[index], this.heap[largest] = this.heap[largest], this.heap[index]
//加强堆
this.nodeIndexMap[this.heap[index]], this.nodeIndexMap[this.heap[largest]] = largest, index
} else {
break
}
//下一次遍历
index = largest
left = 2*index + 1
}
}
func (this *TopK) Push(node *Node) {
this.heap[this.heapSize] = node
//加强堆
this.nodeIndexMap[node] = this.heapSize
this.heapSize++
//索引上移
this.HeapUp(this.heapSize)
}
func (this *TopK) Pop() *Node {
ans := this.heap[0]
this.heap[0], this.heap[this.heapSize-1] = this.heap[this.heapSize-1], this.heap[0]
//加强堆
this.nodeIndexMap[this.heap[0]] = 0
this.nodeIndexMap[this.heap[this.heapSize-1]] = -1
this.heapSize--
//索引下沉
this.HeapDown(0)
return ans
}
执行结果如下:
***
[左神java代码](https://gitee.com/moonfdd/coding-for-great-offer/blob/main/src/class10/Code02_TopK.java)