题目描述：给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。

示例 1：

输入: [“i”, “love”, “leetcode”, “i”, “love”, “coding”], k = 2
输出: [“i”, “love”]
解析: “i” 和 “love” 为出现次数最多的两个单词，均为2次。
注意，按字母顺序 “i” 在 “love” 之前。

示例 2：

输入: [“the”, “day”, “is”, “sunny”, “the”, “the”, “the”, “sunny”, “is”, “is”], k = 4
输出: [“the”, “is”, “sunny”, “day”]
解析: “the”, “is”, “sunny” 和 “day” 是出现次数最多的四个单词，
出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。

注意：

1. 假定 k 总为有效值， 1 ≤ k ≤ 集合元素数。
2. 输入的单词均由小写字母组成。

题目链接

解题思路：

1. 首先我们应该讨论单词出现的次数，使用map来计算，让key为相应的单词，value为出现的次数，方法为遍历map
2. 因为要求前K个高频单词，因此我们应该建立一个小堆，堆的节点类型为map类型
3. 遍历map里的元素，先将前K个建成小堆，然后从第K+1个开始与堆顶元素比较
4. 注意：建堆的时候应该注意两个单词的频率是否相同

相关代码（附有详细注释）：

class Solution {
    
    
    public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
    
    
  List<String> ret = new ArrayList<>();
        if(words == null) return ret;
        //1、统计每个单词出现的次数，以map的形式进行存储，计算好了每个单词出现的频率
        HashMap<String,Integer> map = new HashMap<>();
        for (String str : words) {
    
    
            if(map.get(str) == null) {
    
    
                map.put(str,1);
            }else {
    
    
                int count = map.get(str);
                map.put(str,count+1);
            }
        }
        //2、建立一个小堆，堆中的每个元素都是Map的Entry
        PriorityQueue<Map.Entry<String,Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
    
    
            //o1 是你  插入的元素  o1 > o2  直接就放到了数组的最后
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
    
    
                if(o1.getValue().compareTo(o2.getValue()) == 0) {
    
    
                    //建堆的时候按照字母顺序建大堆，因为最后你会逆置
                    return o2.getKey().compareTo(o1.getKey());
                }
                return o1.getValue()-o2.getValue();
            }
        });
        //3、遍历map里面的元素，先将前K个建成小堆，然后从第K+1个开始和堆顶元素比较
        for (Map.Entry<String,Integer> entry : map.entrySet()) {
    
    
            //堆还没要放满K个
            if(minHeap.size() < k) {
    
    
                minHeap.offer(entry);
            }else {
    
    
                Map.Entry<String,Integer> top = minHeap.peek();
                if(top != null) {
    
    
                    //1、频率相同时，判断key字母小的入堆
                    if (top.getValue().compareTo(entry.getValue()) == 0) {
    
    
                        if (top.getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0) {
    
    
                            minHeap.poll();
                            minHeap.offer(entry);
                        }
                    } else {
    
    
                        //2、频率不同
                        if (top.getValue() < entry.getValue()) {
    
    
                            minHeap.poll();
                            minHeap.offer(entry);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
    
    
            Map.Entry<String,Integer> top = minHeap.poll();
            if(top != null) {
    
    
                String key = top.getKey();
                ret.add(key);
            }
        }
        Collections.reverse(ret);
        return ret;
    }
}