DAY 1 线上报警问题分类 | 豆包MarsCode AI刷题

风灵月影_莫陌
127 阅读5分钟

DAY 1 线上报警问题分类 | 豆包MarsCode AI刷题

对于一些会显得冗长和复杂的算法题目豆包MarsCode AI可能具备以下的能力

1.处理大量信息的能力：豆包MarsCode AI的训练使其能够高效地处理和分析大量的信息，这包括算法题目的描述、输入数据和潜在的解决方案。

2.模式识别和抽象能力：在处理算法题目时，识别模式和进行抽象是非常重要的。我能够快速识别问题的核心特征，并将其抽象为更简单的形式，从而更容易找到解决方案。

etc.

利用豆包AI对问题进行解析

解释一下题目

好的，让我们来详细解释一下这个题目。

问题描述

题目描述了一个线上报警问题分类的场景。在这个场景中，有以下几个关键点：

  1. 用户反馈：有 N 名用户，每位用户编号为 1 到 N。每位用户命中了一些实验，这些实验的编号是 1 到 m。

  2. 实验命中情况：对于第 i 位用户，他命中了 k_i 个实验，这些实验的编号存储在 arrayN[i] 中。例如，arrayN[i] = [2, 1, 2] 表示第 i 位用户命中了实验 1 和 2。

  3. 查询条件：小M同学需要进行 Q 次查询，每次查询给出一个序列 b_{i,1}, b_{i,2}, ..., b_{i,c_i}，其中 c_i 表示第 i 次查询的实验数量。序列中的元素可以是正数或负数：

    • 正数表示命中该实验。
    • 负数表示未命中该实验。

  4. 查询结果：对于每次查询，需要统计符合条件的用户数量。例如，序列 [2, 1, -2] 表示命中实验 1 且未命中实验 2 的用户数量。 image.png

image.png

image.png

测试样例

题目给出了三个测试样例，我们以第一个样例为例：

  • 输入：

    • n = 3：有 3 名用户。
    • m = 3：有 3 个实验。
    • q = 3：有 3 次查询。
    • arrayN = [[2, 1, 2], [2, 2, 3], [2, 1, 3]]：表示用户命中实验的情况。
    • arrayQ = [[2, 1, -2], [2, 2, -3], [2, 3, -1]]：表示查询条件。

  • 输出：[1, 1, 1]：表示每次查询符合条件的用户数量。

Tips：有时候，我们练习算法题它不会帮忙编写测试样例或者全部编写，Tips：有时候，我们练习算法题它不会帮忙编写测试样例或者全部编写， 那么我们可以让豆包MarsCodeAI帮忙。那么我们可以让豆包MarsCode AI帮忙。

请把题目的三个样例按下面方式返写给我 print( solution( 3, 3, 3, [[2, 1, 2], [2, 2, 3], [2, 1, 3]], [[2, 1, -2], [2, 2, -3], [2, 3, -1]], ) == [1, 1, 1] )

print(
    solution(
        3,
        3,
        3,
        [[2, 1, 2], [2, 2, 3], [2, 1, 3]],
        [[2, 1, -2], [2, 2, -3], [2, 3, -1]],
    )
    == [1, 1, 1]
)

print(
    solution(
        5,
        4,
        2,
        [[3, 1, 2, 3], [1, 2], [2, 1, 4], [3, 2, 3, 4], [2, 1, 3]],
        [[3, 1, -4, 2], [2, -1, -3]],
    )
    == [1, 1]
)

print(
    solution(
        4,
        3,
        2,
        [[1, 1], [2, 2, 3], [1, 3], [2, 1, 2]],
        [[1, -3], [2, 2, 3]],
    )
    == [2, 1]
)

或者是让豆包MarsCode AI帮忙生成一些测试样例

解题思路

  1. 数据结构选择：

    • 可以使用一个二维数组 user_experiments 来存储每个用户命中的实验情况。
    • 对于每次查询，可以使用一个集合来存储命中的实验和未命中的实验。

  2. 算法步骤：

    • 遍历每个用户，将其命中的实验存储在 user_experiments 中。
    • 对于每次查询，遍历所有用户，检查该用户是否满足查询条件。
    • 统计满足条件的用户数量，并将其存储在结果列表中。

代码框架

def solution(n, m, q, arrayN, arrayQ):
    # 存储每个用户命中的实验情况
    user_experiments = [set(arrayN[i][1:]) for i in range(n)]
    # print(user_experiments) # 方便理解,非ai
    results = []
    
    for query in arrayQ:
        # 解析查询条件
        hit_experiments = set()
        miss_experiments = set()
        
        for exp in query[1:]:
            if exp > 0:
                hit_experiments.add(exp)
            else:
                miss_experiments.add(-exp)
        
        # 统计符合条件的用户数量
        count = 0
        for user in user_experiments:
            if hit_experiments.issubset(user) and miss_experiments.isdisjoint(user):
                count += 1
                # print(user) # 方便理解,非ai
        
        results.append(count)
    
    return results

关键步骤解释

  1. 存储用户命中的实验：

    • user_experiments = [set(arrayN[i][1:]) for i in range(n)]：将每个用户的实验列表转换为集合，方便后续的集合操作。

  2. 解析查询条件：

    • hit_experiments 和 miss_experiments 分别存储命中的实验和未命中的实验。

  3. 统计符合条件的用户数量：

    • 使用集合的 issubset 和 isdisjoint 方法来判断用户是否满足查询条件。

通过以上步骤，我们可以有效地解决这个问题。希望这个解释对你有帮助！

总结

对于一些会显得冗长和复杂的算法题目，我们可以使用豆包MarsCode AI来对题目进行，一个辅助分析。理解题目大意后，就可以对代码进行微调或者重新构建成自己的代码风格

issubset(other) 方法：

  • 这个方法用于检查调用它的集合（我们称之为“子集”）是否是另一个集合（我们称之为“父集”）的子集。
  • 如果子集中的所有元素都存在于父集中，则 issubset() 返回 True；否则返回 False。
  • 例如，如果 A = {1, 2, 3} 且 B = {1, 2, 3, 4, 5}，则 A.issubset(B) 会返回 True，因为A是B的子集。

isdisjoint(other) 方法：

  • 这个方法用于检查两个集合是否没有交集。
  • 如果两个集合没有共同的元素，则 isdisjoint() 返回 True；否则返回 False。
  • 例如，如果 A = {1, 2, 3} 且 B = {4, 5, 6}，则 A.isdisjoint(B) 会返回 True，因为A和B没有交集。
avatar
文章
阅读
粉丝