一、题目描述
二、算法原理
思路：建立 k 个节点的小根堆
原因：通过不断的入让数据入堆，导致大的数据沉底，如果节点大于 k 个，把堆顶的数据出堆，此时出的就是小的值，不断出，不断的入，导致最后留在堆的元素是前 k 个大的数据；
注意：堆的比较函数要特殊处理，当两个字符串的长度一样时，让ASCLL的值大的入堆；由于大的值沉底，所以我们的结果是逆序的；
三、代码示例
struct Compare { public: bool operator()(const pair<string,int>& x,const pair<string,int>& y)//比较函数 { if(x.second == y.second) { return x.first < y.first; } else { return x.second > y.second; } } }; class Solution { public: vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) { //处理频次 unordered_map<string,int> hash; for(auto& ch : words) hash[ch]++; //实现堆 priority_queue<pair<string,int>,vector<pair<string,int>>,Compare> mer; //维护堆的 K 个节点 for(auto& e : hash) { mer.push(e); if(mer.size() > k) { mer.pop(); } } //从堆中拿出 k 个节点 vector<string> ret; ret.resize(mer.size()); for(int i = ret.size() - 1 ; i >= 0; i--)//因为这个堆是小根堆，所以堆顶是小值，所以要逆序放置 { ret[i] = mer.top().first; mer.pop(); } return ret; } };
