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按照频率将数组升序排序
给你一个整数数组 nums ，请你将数组按照每个值的频率 升序 排序。如果有多个值的频率相同，请你按照数值本身将它们 降序 排序。 请你返回排序后的数组。 示例 1： 输入： nums = [1,1,2,2,2,3] 输出： [3,1,1,2,2,2] 解释： '3' 频率为 1，'1' 频率为 2…
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题型
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代码语言
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相关题
当前训练重点
简单 · 数组·哈希·扫描
答案摘要
用数组或者哈希表统计 `nums` 中每个数字出现的次数，由于题目中数字的范围是 $[-100, 100]$，我们可以直接创建一个大小为 的数组来统计。 然后对 `nums` 按照数字出现次数升序排序，如果出现次数相同，则按照数字降序排序。
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手，陪你讲清 数组·哈希·扫描 题型思路
题目描述
给你一个整数数组 nums ，请你将数组按照每个值的频率 升序 排序。如果有多个值的频率相同，请你按照数值本身将它们 降序 排序。
请你返回排序后的数组。
示例 1：
输入：nums = [1,1,2,2,2,3] 输出：[3,1,1,2,2,2] 解释：'3' 频率为 1，'1' 频率为 2，'2' 频率为 3 。
示例 2：
输入：nums = [2,3,1,3,2] 输出：[1,3,3,2,2] 解释：'2' 和 '3' 频率都为 2 ，所以它们之间按照数值本身降序排序。
示例 3：
输入：nums = [-1,1,-6,4,5,-6,1,4,1] 输出：[5,-1,4,4,-6,-6,1,1,1]
提示：
1 <= nums.length <= 100-100 <= nums[i] <= 100
解题思路
方法一：数组或哈希表计数
用数组或者哈希表统计 nums 中每个数字出现的次数，由于题目中数字的范围是 ，我们可以直接创建一个大小为 的数组来统计。
然后对 nums 按照数字出现次数升序排序，如果出现次数相同，则按照数字降序排序。
时间复杂度为 ，空间复杂度 。其中 为数组 nums 的长度。
class Solution:
def frequencySort(self, nums: List[int]) -> List[int]:
cnt = Counter(nums)
return sorted(nums, key=lambda x: (cnt[x], -x))
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | complexity is O(N log N) due to sorting the array, and space complexity is O(N) for storing frequency counts in a hash map. |
| 空间 | O(N) |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
Look for clear separation between counting and sorting steps.
- question_mark
Watch for proper tie-breaking by descending value when frequencies match.
- question_mark
Ensure the solution scales within the 100-element constraint efficiently.
常见陷阱
外企场景- error
Sorting only by frequency and ignoring descending value tie-breaking.
- error
Using nested loops instead of a hash map for frequency counting.
- error
Mutating the input array unnecessarily, causing side effects.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
Sort array by decreasing frequency with ascending value ties.
- arrow_right_alt
Return only the top k frequent elements in sorted order.
- arrow_right_alt
Handle very large arrays where counts exceed integer limits.