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leetcode 1601 ~ 1650
按受欢迎程度排列功能

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难度:

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题目描述

代码结果

运行时间: 87 ms, 内存: 18.9 MB


/*
 思路:
 我们使用Java Stream API来对功能进行排序。创建一个功能类,并使用Stream的sorted方法对功能列表进行排序。使用Comparator来比较受欢迎程度,并通过Stream API进行排序和收集。
 */

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

class Feature {
    String name;
    int popularity;

    public Feature(String name, int popularity) {
        this.name = name;
        this.popularity = popularity;
    }
}

public class Solution {
    public static List<Feature> sortFeatures(List<Feature> features) {
        return features.stream()
                .sorted((f1, f2) -> Integer.compare(f2.popularity, f1.popularity)) // 降序排列
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<Feature> features = new ArrayList<>();
        features.add(new Feature("FeatureA", 50));
        features.add(new Feature("FeatureB", 70));
        features.add(new Feature("FeatureC", 30));
        List<Feature> sortedFeatures = sortFeatures(features);
        sortedFeatures.forEach(feature -> System.out.println(feature.name + ": " + feature.popularity));
    }
}

解释

方法:

此题解的思路是利用Python内置的collections.Counter类来统计所有响应中各单词出现的次数,然后根据提供的特征列表对特征进行排序。首先,将所有响应分割成单词,并使用set来去除每个响应中的重复单词,确保每个响应对特征的贡献是一次。然后,通过更新Counter对象,对每个特征在所有响应中出现的次数进行统计。最后,使用sorted函数对特征进行排序,排序的关键依据是每个特征的出现次数(从大到小)。

时间复杂度:

O(m*k + n log n)

空间复杂度:

O(u + k)

代码细节讲解

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在解法中使用`set(s.split())`去除每个响应中的重复单词,这种做法是否会导致某些特征的重要性被低估?
使用`set(s.split())`确实会去除每个响应中的重复单词,这样做的目的是保证每个响应对每个特征的贡献均为一次,避免重复计数。这种做法可能会导致在某个响应中频繁出现的特征的重要性被相对低估。例如,如果一个特征在某个响应中出现多次,这种做法会将其计数为一次,而不是根据实际出现次数。然而,这也避免了个别响应对结果的过度影响,使得统计更加均衡,侧重于特征的普遍重要性而非个别样本中的频繁出现。
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对于`ct.update(set(s.split()))`这一操作,为什么选择在分割单词后立即使用set进行去重,而不是在统计完所有响应后去重?
在分割单词后立即使用`set`进行去重,是为了确保每个响应中的每个特征只被计算一次,这有助于评估特征在所有响应中的普遍性和重要性。如果在统计完所有响应后再进行去重,会丢失哪些特征在多少个不同响应中出现的信息,只能得到特征的总体出现次数。而题目的目的是要分析特征的广泛相关性,而非仅仅总量,因此,在每个响应处理时立即去重更适合此目的。
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在排序特征时使用了`lambda x: -ct[x]`作为排序的关键。这种取负值的方式是为了什么?是否有其他方式可以达到相同的排序效果?
在排序时使用`lambda x: -ct[x]`的目的是为了使得排序函数`sorted`能够按照特征出现次数从多到少进行排序。默认情况下,`sorted`函数是按照升序排序的,通过取负值,我们实际上是将原来的递减排序问题转换为递增排序。除此之外,可以使用`sorted(features, key=lambda x: ct[x], reverse=True)`来达到相同的效果,这里通过设置`reverse=True`参数直接指定进行降序排序,避免了取负值的步骤。

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