牛客网机试题-用户喜好
程序员文章站
2024-03-17 14:34:28
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为了不断优化推荐效果,今日头条每天要存储和处理海量数据。假设有这样一种场景:我们对用户按照它们的注册时间先后来标号,对于一类文章,每个用户都有不同的喜好值,我们会想知道某一段时间内注册的用户(标号相连的一批用户)中,有多少用户对这类文章喜好值为k。因为一些特殊的原因,不会出现一个查询的用户区间完全覆盖另一个查询的用户区间(不存在L1<=L2<=R2<=R1)。
输入描述:
输入: 第1行为n代表用户的个数 第2行为n个整数,第i个代表用户标号为i的用户对某类文章的喜好度 第3行为一个正整数q代表查询的组数 第4行到第(3+q)行,每行包含3个整数l,r,k代表一组查询,即标号为l<=i<=r的用户中对这类文章喜好值为k的用户的个数。 数据范围n <= 300000,q<=300000 k是整型
输出描述:
输出:一共q行,每行一个整数代表喜好值为k的用户的个数
示例
输入
5
1 2 3 3 5
3
1 2 1
2 4 5
3 5 3
输出
1
0
2
说明
样例解释:
有5个用户,喜好值为分别为1、2、3、3、5,
第一组询问对于标号[1,2]的用户喜好值为1的用户的个数是1
第二组询问对于标号[2,4]的用户喜好值为5的用户的个数是0
第三组询问对于标号[3,5]的用户喜好值为3的用户的个数是2
最容易想到的一种解决方法,但是只通过了50%的case,别的超时了。
import java.util.*;
public class Main{
public static void main(String[] a){
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int n = sc.nextInt();//用户的数量
int[] arr=new int[n];//用来存储每个用户的喜好值
for(int i=0;i<n;i++){
arr[i]=sc.nextInt();
}
int row=sc.nextInt();//查询的数量
for(int i=0;i<row;i++){
int l=sc.nextInt()-1;
int r=sc.nextInt()-1;
int k=sc.nextInt();
int res=0;
for(int j=l;j<=r;j++){
if(arr[j]==k){
res++;
}
}
System.out.println(res);
}
}
}
修改原代码,使用哈希表来存储。map的key是喜好值,value是所有对应这个喜好值的用户位置。增大查找效率,代码如下。
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Scanner;
public class Main{
public static int calculate(
int l,int r,int k,HashMap<Integer,List<Integer>> map){
int res=0;
List<Integer> temp = map.get(k);
if(temp!=null){
for(Integer cur:temp){
if(cur>=l&&cur<=r)
res++;
}
}
return res;
}
public static void main(String[] a){
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int n = sc.nextInt();//用户的数量
int[] arr=new int[n];//用来存储每个用户的喜好值
for(int i=0;i<n;i++){
arr[i]=sc.nextInt();
}
int row=sc.nextInt();//查询的数量
//map的key是喜好值,value是所有对应这个喜好值的用户位置
HashMap<Integer,List<Integer>> map=new HashMap<>();
for(int i=0;i<n;i++){
if (!map.containsKey(arr[i])) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(i);
map.put(arr[i],list);
}else{
List<Integer>list=map.get(arr[i]);
list.add(i);
}
}
for(int i=0;i<row;i++){
int l=sc.nextInt()-1;
int r=sc.nextInt()-1;
int k=sc.nextInt();
int res=calculate(l,r,k,map);
System.out.println(res);
}
}
}