[LC] 692トップKよく単語

言葉の非空のリストを考えると、返す K 最も頻繁要素を。

あなたの答えは、最高から最低まで頻度順にソートされなければなりません。二つの単語が同じ周波数を持っている場合は、下のアルファベット順との言葉が最初に来ます。

例1：

[ "コーディング" "I"、 "愛"、 "leetcode"、 "I"、 "愛"、]、K = 2：入力
出力：[ "I"、 "愛"] 
説明： "I"と「愛「二つの最も頻繁に言葉です。
    「i」は、より低いアルファベット順に「愛」の前に来ることに注意してください。

例2：

入力：[ ""、 "日"、 "ある"、 "晴れ"、 ""、 ""、 ""、 "晴れ"、 "ある"、 "である"]、K = 4 
出力：[ 「」、「ある」、「晴れ」、「日」] 
説明：「」、「ある」、「晴れ」と「日」、4つの最も頻度の高い単語で
    ある発生4,3の数と、それぞれ2及び1。

注意：

あなたは、想定し得る kは、常に有効である1つの≤ k個の ユニークな要素の≤番号。
入力ワードは、小文字のみが含まれています。

ファローアップ：

で、それを解決しようと O（nはログ kの時間と） O（N）余分なスペースを。

1つの インポートコレクション
 2  インポートheapq
 3  
4  クラス要素（オブジェクト）：
 5      デフ __init__ （自己、単語、FREQ）：
 6          self.word = ワード
 7          self.freq = FREQ
 8      
9      DEF  __lt__ （他の自己）：
 10          であれば、自己.freq =！other.freq：
 11              戻り self.freq < other.freq
 12          リターン other.word < self.word
 13  
14  クラス溶液（オブジェクト）：
 15     DEF topKFrequent（自己、単語、K）：
 16          "" " 
17          ：タイプの単語：リスト[STR]
 18          ：タイプK：int型
 19          ：RTYPE：リスト[STR]
 20          """ 
21          my_dict = {}
 22          のための単語で単語：
 23              場合単語でmy_dict：
 24                  my_dict [単語] + = 1
 25              他：
 26                  my_dict [単語] = 1 
 27          
28          freqs = []
 29          用のワードカウントでmy_dict.items（）：
 30              heapq.heappush（freqs、（要素（単語、カウント）））
 31              場合（freqs）> lenをK：
 32                  heapq.heappop（freqs）
 33の          RES = []
 34          用 _ 中範囲（K ）：
 35              res.append（heapq.heappop（freqs）.WORD）
 36          res.reverse（）
 37          戻りRES
 38      
39

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