leetcode 451 根据字符出现频率排序
给定一个字符串 s ,根据字符出现的 频率 对其进行 降序排序 。一个字符出现的 频率 是它出现在字符串中的次数。
返回 已排序的字符串 。如果有多个答案,返回其中任何一个。
示例1
输入: s = "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: s = "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3
输入: s = "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。
提示:
- 1 <= s.length <= 5 * 105
- s 由大小写英文字母和数字组成
思路
先统计字符串中每个字符出现的次数,然后进行排序,最后进行打印输出
代码
/**
* @param {string} s
* @return {string}
*/
function frequencySort(s) {
const freq = {};
for (const v of s) {
if (!freq[v]) {
freq[v] = 1;
} else {
freq[v]++;
}
}
return Object.entries(freq).sort((a, b) => b[1] - a[1]).map(([key, value]) => key.repeat(value)).join('');
}
复杂度分析:
- 时间复杂度: O(N)
- 空间复杂度:O(N)
FEATURED TAGS
前端开发
H5
JavaScript
设计模式
browser
jQuery
源码分析
生活
leetcode
Array
Stack
Queue
Linked List
剑指offer
Binary Search Tree
Binary Tree
Breadth-First Search
Depth-First Search
String
Set
Binary Search
Sliding Window
Backtracking
Dynamic Programming
Two Pointers
Union Find
Sort
Bit Operation
Recursion
Map
Graph
Search
Hash
LinkedList
复盘
QuickSort
Trie
Design
MinHeap
Traverse
Min Heap
Node.js
BackEnd
SQL
MySQL
Design Patterns
Network
计算机网络
Python
SVG