K个热门词，哪个最火？快告诉我！

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找出字符串数组中出现次数最多的前K个字符串：

给定一个字符串数组`arr[]`和一个整数`K`，任务是打印在`arr[]`中出现次数最多的前`K`个字符串。

示例：输入：arr[]={apple, banana, apple, cat, banana, cat, cat, dog} K=2输出：apple cat

步骤：

1.创建一个字典来存储每个字符串及其出现的次数。

2.遍历数组`arr[]`，更新每个字符串的计数。

3.使用计数作为键，字符串作为值，创建一个列表来存储元组。

4.对这个列表按计数进行降序排序。

5.打印排序后的列表中的前`K`个字符串。

K个出现次数最多的字符串原文：www.geeksforgeeks.org/k-most-occurring-strings/

给定N个字符串的数组arr[]和一个整数K，任务是打印K在arr[]中出现次数最多的字符串。 如果两个或两个以上的字符串具有相同的频率，请打印词典序最小的字符串。

注意：K的值始终小于或等于数组中不同元素的数量。

示例：

输入：str[] = {"geeks", "geeksforgeeks", "geeks", "article"}, K = 1

输出："geeks"

解释：

"geeks" –> 2 "geeksforgeeks" –> 1 "article" –> 1

因此，出现次数最多的字符串是"geeks"。

输入：str[] = {"car", "bus", "car", "bike", "car", "bus", "bike", "cycle"}, K = 2

输出："car", "bus"

说明：

"car" –> 3 "bus" –> 2 "bike" –> 2 "cycle" –> 1

字符串"car"的频率最高，字符串"bus"和"bike"的频率均次高，但字符串"bus"在字典上很小，因为它的长度较短。

方法：

计算数组中每个字符串的频率，并将其存储在HashMap中，其中字符串是键，而频率是值。

现在，按照升序的频率对这些键排序，这样做是为了将频率最低的键保持在顶部。

频率相等的字符串按字母顺序优先，即字母顺序更高的字符串具有更高的优先级。

从HashMap中删除顶部的N – K个键值对。 这样，容器的K个最高频率的键保持相反的顺序。

打印存储在HashMap中的字符串。

下面是上述方法的实现：

Java

// Java program for the above approach import java.util.*; class FrequentWords {     // Function that returns list of K     // most frequent strings     public static ArrayList     frequentWords(ArrayList arr, int K)     {         // Hash map to store the frequency         // of each string         HashMap Freq             = new HashMap();         // Set the default frequency of         // each string 0         for (String word : arr) {             Freq.put(word,                      Freq.getOrDefault(word, 0)                          + 1);         }         // Using a priority queue to store         // the strings in accordance of the         // frequency and alphabetical order         // (if frequency is equal)         // Lambda expression is used set the         // priority, if frequencies are not         // equal than the string with greater         // frequency is returned else the         // string which is lexically smaller         // is returned         PriorityQueue Order             = new PriorityQueue(                 (a, b)                     -> (Freq.get(a) != Freq.get(b))                            ? Freq.get(a) - Freq.get(b)                            : b.compareTo(a));         // Traverse the HashMap         for (String word : Freq.keySet()) {             Order.offer(word);             // Remove top (N - K) elements             if (Order.size() > K) {                 Order.poll();             }         }         // Order queue has K most frequent         // strings in a reverse order         ArrayList ans             = new ArrayList();         while (!Order.isEmpty()) {             ans.add(Order.poll());         }         // Reverse the ArrayList so as         // to get in the desired order         Collections.reverse(ans);         return ans;     }     // Driver Code     public static void        main(String[] args)     {         int N = 3, K = 2;         // Given array         ArrayList arr             = new ArrayList();         arr.add("car");         arr.add("bus");         arr.add("car");         // Function Call         ArrayList ans             = frequentWords(arr, K);         // Print the K most occurring strings         for (String word : ans) {             System.out.println(word + " ");         }     } }

输出：

car bus

时间复杂度：O（N * log2(N))。

辅助空间：O(n)。