Trier les éléments d'un tableau par fréquence
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Tri des éléments d'un tableau par fréquence'.
1. Apprendre
Le problème « Trier les éléments d'un tableau par fréquence » est un défi clé dans la section Tableaux.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour trier les éléments d'un tableau par fréquence.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour trier les éléments d'un tableau par fréquence.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction sort_by_frequency(arr) qui trie les éléments du tableau par leur fréquence par ordre décroissant. Si deux éléments ont la même fréquence, le plus petit élément vient en premier. Renvoie le tableau trié sous forme de liste.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^6 <= arr[i] <= 10^6
Exemples
arr = [1, 1, 2, 2, 2, 3]
[2, 2, 2, 1, 1, 3]
2 appears 3 times (most frequent), 1 appears 2 times, 3 appears 1 time.
arr = [4, 4, 5, 5, 6]
[4, 4, 5, 5, 6]
4 and 5 both appear 2 times; 4 < 5 so 4 comes first. 6 appears once.
arr = [9, 9, 9]
[9, 9, 9]
Only one distinct element.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
from collections import Counter
def sort_by_frequency_opt(arr):
counts = Counter(arr)
# Sort by frequency descending, then by value ascending
arr.sort(key=lambda x: (-counts[x], x))
return arrCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def sort_by_frequency_brute(arr):
freq = {}
for num in arr:
freq[num] = freq.get(num, 0) + 1
# Sort by frequency (desc) and then by value (asc)
def sort_key(x):
return (-freq[x], x)
arr.sort(key=sort_key)
return arrAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des tableaux standard s’appliquent.
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