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最多单词数的发件人

最多单词数的发件人

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题目描述

代码结果

运行时间: 63 ms, 内存: 21.8 MB


/* 思路:使用Java Stream处理数据,统计每个sender发送的单词数并求最大值。首先通过分割messages统计单词数,然后使用Collectors.groupingBy和Collectors.summingInt进行聚合,最后通过比较找到最大值。 */

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class Solution {
    public String largestWordCount(String[] messages, String[] senders) {
        Map<String, Integer> wordCount = IntStream.range(0, messages.length)
            .boxed()
            .collect(Collectors.groupingBy(i -> senders[i], Collectors.summingInt(i -> messages[i].split(" ").length)));

        return wordCount.entrySet().stream()
            .max(Comparator.comparing((Map.Entry<String, Integer> entry) -> entry.getValue())
                .thenComparing(Map.Entry::getKey, Comparator.reverseOrder()))
            .get().getKey();
    }
}

解释

方法:

首先,本题解的思路是利用一个字典来记录每个发件人发送的单词总数。遍历消息数组和发送者数组,对于每条消息,我们通过split()方法得到消息中单词的数量,并将其累加到对应发件人的计数上。完成遍历后,我们寻找字典中单词计数最大的值,然后再从字典中找出所有单词计数等于最大值的发件人。最后,返回这些发件人中字典序最大的一个。

时间复杂度:

O(n*m)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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在解决此问题时,为什么选择使用字典来跟踪每个发送者的单词计数而不是其他数据结构?
字典(或哈希表)在此类问题中被广泛使用主要是因为其高效的查找、插入和更新操作。字典允许以常数时间复杂度(平均情况)进行这些操作,这使得在处理大量数据时,能够快速地更新和查询每个发送者的单词计数。相比之下,如果使用列表或数组,每次更新或检索都可能需要线性时间,这在数据量大时效率较低。
🦆
split()方法在处理消息时是否考虑了连续空格或特殊字符对单词计数的影响?
Python的split()方法默认会以空白字符(包括空格、换行符等)作为分隔符,并且会忽略字符串开始和结束的空白字符。当遇到连续的空白字符时,split()会将它们视为单个分隔符,因此可以正确计数单词,不会因连续空格而增加计数。但是,split()默认不会处理特殊字符,特殊字符如标点符号会被视为单词的一部分,除非显式指定分隔符。
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在字典中更新发件人的单词计数时,用get函数有什么优势?直接判断键是否存在然后更新会有什么潜在的问题?
使用字典的get方法可以更简洁高效地处理键不存在的情况。get方法允许在键不存在时返回一个默认值,这里是0,这样可以直接进行累加操作,避免了先检查键是否存在再决定是插入新键还是更新现有键的步骤。若直接判断键是否存在,代码会更长,且可能涉及两次键访问(一次检查,一次更新),这在某些情况下会略微降低效率。
🦆
如何确保在有多个发件人的单词数量相同时,返回的是字典序最大的名字?
通过首先获取所有单词计数等于最大值的发件人列表,然后使用Python内置的max函数,可以直接找出这些发件人中字典序最大的一个。max函数在比较字符串时会按字典序进行比较,因此能够确保在有多个发件人的单词数量相同时,返回的是字典序最大的名字。

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