LeetCode 3527题：通过哈希表统计回答频率找到最常见的回答

一、题目解读

LeetCode 3527题要求从每日回答列表中找出出现频率最高且字典序最小的回答。输入为二维字符串数组responses，每个子数组代表一天的多条回答，需处理去重与统计，最终返回符合条件的字符串。题目考验对数据去重、频率计算及字典序比较的算法设计能力。

二、解题思路

核心思路分为两步：频率统计与字典序筛选。

1. 去重统计频率：使用unordered_map<string, int>记录每个回答出现的天数。遍历responses时，利用unordered_set对每日回答去重，避免重复计数。

2. 寻找最优解：遍历哈希表，比较频率与字典序。若当前回答频率更高，或频率相同时字典序更小，则更新结果。

该解法避免多次遍历，通过单次统计与一次筛选完成，时间复杂度优化至O(N)，N为总回答数。

三、解题步骤

1. 初始化哈希表：声明freq存储回答频率。

2. 统计每日去重后的频率：

○ 遍历responses，每日回答存入day_set（自动去重）。

○ 对去重后的每个回答response，频率freq[response]++。

3. 筛选最优回答：

○ 初始化result为空，max_count为0。

○ 遍历freq，若当前count大于max_count，或count相等且response字典序更小，则更新result与max_count。

4. 返回结果：最终result即为共同回答。

四、代码与注释

class Solution {
public:
    string findCommonResponse(vector<vector<string>>& responses) {
        unordered_map<string, int> freq;
        
        // 统计每个回答出现的天数（每个子数组内去重）
        for (auto& day_responses : responses) {
            unordered_set<string> day_set(day_responses.begin(), day_responses.end());
            for (const auto& response : day_set) {
                freq[response]++;
            }
        }
        
        string result;
        int max_count = 0;
        
        // 找出出现频率最高且字典序最小的回答
        for (const auto& [response, count] : freq) {
            if (count > max_count || 
                (count == max_count && response < result)) {
                max_count = count;
                result = response;
            }
        }
        
        return result;
    }
};

五、总结

本解法通过哈希表与去重技术，将复杂的多重遍历转化为单次统计与筛选，大幅降低时间复杂度。关键在于利用unordered_set自动去重，避免重复计算，同时结合字典序比较实现多条件优化。此思路适用于处理需统计频率且考虑字典序的场景，为算法效率提升提供有效参考。