超市里的货物架问题|豆包MarsCode AI刷题

问题理解

需要在一个超市的货物架上重新排列商品，以便在第一个顾客到来时，能够尽可能多地卖出商品。顾客会依次查找货物架上的商品，直到找到他们想要的商品或遇到空格子。

关键点

1. 商品顺序调整：在第一个顾客到来之前，可以任意调整商品的顺序。
2. 顾客查找顺序：顾客会从第一个格子开始查找，直到找到他们想要的商品或遇到空格子。
3. 最大化销售：目标是最大化卖出的商品数量。

数据结构选择

• HashMap：用于统计每种商品的数量。
• 数组：用于表示货物架上的商品顺序。

算法步骤

1. 统计商品数量：使用HashMap统计货物架上每种商品的数量。

2. 优先级排序：根据顾客想要购买的商品种类，优先将这些商品放在货物架的前面。

3. 计算最大销售量：根据调整后的商品顺序，计算最多可以卖出的商品数量。### 具体步骤

4. 统计货物架上的商品数量：遍历货物架上的商品，使用HashMap统计每种商品的数量。

5. 统计顾客想要的商品数量：遍历顾客想要的商品种类，使用HashMap统计每种商品的数量。

6. 优先级排序：根据顾客想要的商品种类，优先将这些商品放在货物架的前面。

7. 计算最大销售量：根据调整后的商品顺序，计算最多可以卖出的商品数量。

提示

• 可以先统计每种商品的数量，然后根据顾客的需求进行优先级排序。
• 在调整商品顺序时，优先将顾客想要的商品放在前面，这样可以最大化销售量。### 当前算法的时间复杂度分析

1. 统计商品数量：使用HashMap统计货物架上每种商品的数量，时间复杂度为O(n)。
2. 统计顾客想要的商品数量：使用HashMap统计顾客想要的商品种类，时间复杂度为O(m)。
3. 计算最大销售量：遍历26个字母（a到z），时间复杂度为O(1)。

优化思路

1. 减少不必要的遍历：当前代码中，遍历了26个字母（a到z），但实际上只需要遍历货物架上的商品和顾客想要的商品种类。
2. 减少HashMap的使用：如果商品种类较少，可以直接使用数组来统计商品数量，这样可以减少HashMap的查找时间。 总体时间复杂度为O(n + m)，其中n是货物架的格子数，m是顾客想要购买的商品种类数。