按頻率對數組元素進行排序
“按頻率對數組元素進行排序”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「按頻率對數組元素進行排序」問題是數組部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化按頻率對數組元素進行排序的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀按頻率對數組元素進行排序的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
寫一個函數 sort_by_frequency(arr)，依頻率降序對陣列元素進行排序。如果兩個元素具有相同的頻率，則較小的元素在前。將排序後的陣列作為列表傳回。
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^6 <= arr[i] <= 10^6
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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 arr暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推薦的 Python 資源
透過相關的互動式教學、備忘單和程式碼比較來擴展您的知識。
Python 嘗試/例外與錯誤處理
防止 Python 腳本崩潰。了解 try、 except、finally 區塊以及如何正確引發自訂異常。
如何在 Python 中找到列表的長度
了解如何使用 len() 函數在 Python 中尋找清單的長度。了解 O(1) 時間複雜度和檢查計數。
Python pip 套件管理器備忘單
pip 命令列參考指南。学习安装、升级、卸载和管理 Python 包和依赖项。
Python 與 Ruby：腳本、Web 框架與哲學
比較 Python 和 Ruby。了解它們的哲學、語法優雅、Web 框架（Django與 Rails）和執行風格方面的細微差別。