【leetcode】优先级队列的两种妙用：词频统计与动态中位数（附代码模板）
前言
🌟🌟本期讲解关于力扣的几篇题解的详细介绍~~~
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目录
——前言：关于堆这个数据结构，想必大家多多少少已经了解，并熟悉过了；其中最经典的问题就是使用堆来解决TOPK问题，但是除次之外，堆的构建以及堆来求解中位数，那么不知道大家了解过没有~~~
📚️1.前K个高频单词
🚀1.1题目描述
给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，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， 按字典顺序 排序。
第一种情况：
输入: words = ["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。
第二种情况：
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
具体解析过后就是：求出现次数最多的单词，如果次数一样，就按照字典顺序进行排序操作~~
🚀1.2题目解析
看到前k个这个关键字，咱们想到的就是堆排。统计单词出现的个数，那么很明显就是使用哈希表来实现我们的单词和次数的存储，即一个字符串类型记录单词，一个整数类型记录出现的次数；
但是~~，本题最关键的问题就是，在满足两者次数相同的时候，这个按照字典序列进行排序，这个就是一个关键；
思路：
第一种情况：按照次数进行入堆的操作，那么我们要找次数大的那么就直接创建一个小根堆
第二种情况：遇到次数相同的，那么字典序小的在前面，那么创建一个大根堆
即找前几小的，创建大根堆；找前几大的，创建小根堆；
那么这里关键就是如何创建我们的堆了；
所以总结：
1.将我们的字符串数组遍历，将对应的字符串和次数存入哈希表中
2.依据条件创建我们的堆
3.遍历我们的哈希表存入我们的堆中
4.获取结果
🚀1.3代码编写
代码如下：
class Solution { public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) { Map<String,Integer> map = new HashMap<>(); //遍历我们的字符数组进行添加 for(Stri
