K 个出现次数最多的字符串

当我们需要在一批字符串中找出出现次数最多的 K 个字符串时，我们可以使用哈希表（Hash Table）进行统计。哈希表本质上是一个数据结构，可以将一个键值（Key）映射到一个值（Value）上，从而可以快速地对数据进行查找、插入和删除等操作。在这里，我们可以将字符串作为键值，将它们的出现次数作为值，并使用哈希表进行统计。

接下来，我们介绍一种 Python 实现方式。

代码实现

from collections import defaultdict
import heapq

def topKstrings(strs, k):

    # 统计每个字符串的出现次数
    count_dict = defaultdict(int)
    for s in strs:
        count_dict[s] += 1
    
    # 使用小根堆（Heap）保存出现次数最多的 K 个字符串
    heap = []
    for s, count in count_dict.items():
        if len(heap) < k:
            heapq.heappush(heap, (count, s))
        elif count > heap[0][0]:
            heapq.heapreplace(heap, (count, s))
    
    # 返回出现次数最多的 K 个字符串
    res = []
    while heap:
        res.append(heapq.heappop(heap)[1])
    return res[::-1]

运行效果

我们可以通过以下代码对上述函数进行测试：

strs = ['apple', 'ball', 'cat', 'apple', 'ball', 'ball', 'dog', 'dog', 'egg']
k = 2
print(topKstrings(strs, k))

运行结果应该为：

['ball', 'apple']

时间复杂度

上述 Python 函数的时间复杂度为 O(N log K)，其中 N 表示字符串的总数，K 表示需要返回的出现次数最多的 K 个字符串。这是因为上述函数需要进行两个操作：

1. 统计字符串的出现次数。该操作的时间复杂度为 O(N)。
2. 保存出现次数最多的 K 个字符串。该操作的时间复杂度为 O(N log K)。