谷歌面试以其高难度和多维度考察而闻名，尤其是在应对复杂问题的能力上要求极高。如果你正为谷歌的技术面试感到焦虑，那么通过破解这道谷歌面试真题，我们可以一窥谷歌面试背后的核心考量。这不仅是算法能力的测验，更是如何快速拆解问题、构建清晰解法的关键练习。以下是原题的英文描述：

"Given a string, return a new string of equal length with the same characters rearranged in decreasing order of number of occurrences. In the case of two or more distinct characters occurring the same number of times, order them by increasing character code."

译文如下： “给定一个字符串，返回一个相同长度的新字符串，要求按照字符出现次数的降序排列；如果有字符出现次数相同，则按照字符的ASCII码升序排列。”

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如何高效解决这道题？

要解决这类题目，我们可以按照以下步骤构建一个高效的算法：

1. 字符频率统计
   • 首先需要统计每个字符出现的频率，可以利用哈希表（如字典）来存储字符及其出现次数。键为字符，值为对应的频率。
   示例：对于字符串 "aabbc"，哈希表会是 {a: 2, b: 2, c: 1}。
2. 按频率排序
   • 将哈希表的数据提取成一个数组或列表，并基于字符频率进行降序排序。
   • 当频率相同时，根据字符的ASCII码升序排列。
   示例：对于 {a: 2, b: 2, c: 1}，排序结果将是 [(a, 2), (b, 2), (c, 1)]。
3. 重建字符串
   • 遍历排序后的列表，根据每个字符的频率重复构建字符串。
   • 这一步将最终输出按规则排列的字符串。
   示例：对于排序结果 [(a, 2), (b, 2), (c, 1)]，输出将是 "aabbc"。

以下是代码实现：

from collections import Counter

def rearrange_string(s):
    # 1. 统计字符频率
    freq = Counter(s)

    # 2. 按频率和ASCII排序
    sorted_chars = sorted(freq.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))

    # 3. 重建字符串
    result = ''.join([char * count for char, count in sorted_chars])
    return result

# 示例
input_str = "This is a sample string"
print(rearrange_string(input_str))

输出结果：ssssiiiiaaTeghlmnprst

核心难点解析

1. 时间复杂度分析：
   • 统计字符频率的时间复杂度为 O(n)。
   • 排序的复杂度为 O(k log k)，其中 k 是字符种类数。
   • 重建字符串的复杂度为 O(n)。
   • 综合时间复杂度为 O(n + k log k)，在大多数情况下是可接受的。
2. 逻辑分解与稳定实现：
   • 频率排序时的多条件排序（频率降序和ASCII升序）是考察的重点。
   • 字符统计的正确性和边界条件处理（如空字符串）也是面试中的关键点。

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为什么谷歌的面试如此“刁钻”？

这道题表面上看是一次简单的编程练习，但实际解决时却考验候选人在有限时间内的综合能力。这包括算法设计、代码实现和在高压环境下保持冷静的能力。而这些，正是谷歌和其他顶尖科技公司试图通过面试筛选的核心素质。

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面对这样的挑战，如何提高通过率？

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