问题描述
AB 实验作为推荐策略迭代的有力工具，经常会有新的实验上线，以及一些无效策略的下线。在这些迭代过程中，难免会遇到意料之外的情况，导致部分服务崩溃而不可用。为了避免系统的全面崩溃，工程师们会添加监控报警，确保第一时间通知到值班同学进行处理。
小M同学刚刚开始负责线上报警的值班工作。很快，她就收到了第一条报警日志。在报警的时间范围内，小M同学收到了 NN 名用户的反馈，每位用户编号为 11 到 NN。小M同学查询线上实验后，统计了用户命中实验的列表，其中第 ii 位用户命中了 kiki 个实验，第 jj 个实验的编号为 ai,jai,j。
这些用户的反馈并不完全是由于一个问题造成的，因此小M同学需要对这些问题进行分类。根据先前的经验，小M同学会进行 QQ 次询问尝试对问题进行分类，第 ii 次询问会给出一个序列 bi,1,bi,2,…,bi,cibi,1,bi,2,…,bi,ci，cici 表示第 ii 次查询的实验数量。当 bi,j>0bi,j>0 时表示命中实验 ∣bi,j∣∣bi,j∣，否则表示未命中实验 ∣bi,j∣∣bi,j∣。小M同学需要得到符合这些条件的用户数。例如，序列 1, -2, 3 表示命中实验 1, 3 且未命中实验 2 的用户数量。
小M同学初来乍到，希望你能帮她解决这个问题。
解题思路：利用集合和查询优化分类用户反馈
在这道题中，我们需要根据一系列用户命中的实验和查询条件来统计符合条件的用户数。为了高效地解决这个问题，我运用了集合操作和基本的查询过滤方法，同时借助了豆包MarsCode AI工具，它极大地帮助我理清了思路并优化了代码。以下是我的解题过程和收获。
1. 解题原理与算法
这道题的核心是通过对用户的实验命中情况与查询条件进行匹配，判断哪些用户符合特定的命中和未命中的实验条件。我们使用了以下几种算法和技巧：
- 集合操作：利用 Python 中的
set来表示实验的命中情况。集合在进行包含关系、交集、差集等操作时具有很高的效率。 - 查询过滤：通过遍历用户的实验列表并与查询条件进行匹配，过滤出符合要求的用户。
- 时间复杂度优化：通过集合的并集和交集操作，避免了重复计算和不必要的循环，使得查询过程尽可能高效。
2. 解题过程
第一步：理解输入和输出
题目中输入包括 n 个用户的实验数据和 q 次查询，每个查询都要求统计符合命中实验和未命中实验条件的用户数。
arrayN中记录了每个用户命中的实验。arrayQ中的每个查询记录了需要命中和未命中的实验。
第二步：准备数据结构
我决定将每个用户的实验命中情况用集合来表示。集合可以高效地进行交集、差集等操作，适合用于处理实验的命中与未命中。
对于查询，正数部分表示必须命中的实验，负数部分表示必须未命中的实验。我们分别用两个集合来存储这些条件。
第三步：处理查询
对于每一个查询，遍历所有用户的实验数据，检查该用户的实验命中情况是否符合查询条件。
- 用户的命中实验必须包含查询条件中的正数部分。
- 用户的命中实验必须不包含查询条件中的负数部分。
def solution(n, m, q, arrayN, arrayQ):
results = []
for query in arrayQ:
hit = set()
miss = set()
# 分析查询条件，将正数部分放入 hit 集合，负数部分放入 miss 集合
for exp in query[1:]:
if exp > 0:
hit.add(exp)
else:
miss.add(-exp)
# 统计符合条件的用户数
count = 0
for user_exps in arrayN:
user_hit = set(user_exps[1:])
if user_hit >= hit and user_hit.isdisjoint(miss):
count += 1
results.append(count)
return results
第四步：测试和验证
我用题目给出的样例数据进行测试，确保输出的结果符合预期。每个查询的结果都能正确地统计符合条件的用户数。
3. 解题过程中遇到的问题
在解题过程中，我遇到了一些挑战，主要是关于查询条件与用户命中实验的匹配部分。首先，判断一个用户是否满足查询条件并不直接，我们需要细心处理命中和未命中的实验，确保逻辑清晰，避免漏掉任何条件。
另一个问题是，如何高效地进行实验的命中与未命中匹配，特别是当用户和查询的实验较多时，如何避免重复计算，确保程序的效率。我通过集合的交集和差集操作解决了这一问题，避免了复杂的循环和不必要的比较。
4. MarsCode在我构建思路过程中起到了什么作用
在整个解题过程中，豆包MarsCode AI工具为我提供了非常有价值的帮助。在开始时，我通过它理清了思路，特别是在处理用户命中与查询条件匹配的部分。MarsCode不仅帮助我梳理了如何使用集合操作来表示命中与未命中的实验，还给出了优化的建议，如如何使用集合的 >= 和 isdisjoint 方法来减少不必要的计算。
在我实现代码时，MarsCode的建议让我少走了很多弯路，尤其是如何高效地遍历用户和查询的部分，提升了代码的性能和可读性。
5. 豆包MarsCode写代码的能力提升了！
我不得不说，MarsCode真的提升了我的编程能力。它不仅帮助我提高了代码编写的效率，还让我更加注重代码的优化和结构化。在我编写这道题的代码时，MarsCode给出的建议和解决方案让我受益匪浅。通过它的帮助，我学会了如何使用更简洁、更高效的方式来处理集合操作，并避免了一些常见的性能陷阱。
6. 总结与收获
通过这道题，我收获了很多关于集合操作和查询过滤的知识，特别是在处理用户数据和查询条件匹配时，如何通过合理的数据结构提升代码效率。通过这次练习，我更加深入地理解了集合的应用场景，学会了如何利用集合的并集、交集、差集等操作来高效解决问题。
豆包MarsCode的帮助使我在解题过程中更加顺畅，它的优化建议让我少走了很多弯路，提升了我的编程水平。我相信，在未来的编程过程中，我能够更加得心应手地解决类似的问题，并不断提高自己的编程能力。
