一、问题背景与分析
在这次学习中，遇到了一个具有实际应用场景的超市商品排列问题。超市中有包含n个格子的货物架，上面放置用小写字母a到z表示的商品，会有m种顾客想要购买的商品，已知货物架上商品的初始顺序s以及顾客想要购买的商品种类c。作为超市管理员，要在顾客到来前调整商品顺序，使得尽可能多地卖出商品，且第一个顾客进入后就不能再调整顺序了。这需要我们通过合理的算法逻辑来找到最优的商品排列，从而确定最多能卖出的商品数量。
二、代码思路解读
（一）存储商品位置信息 首先，创建了一个HashMap类型的commodityPositions，用来存储每种商品在货物架上的位置信息。通过循环遍历货物架上的每一个格子（即字符串s的每一个字符），利用computeIfAbsent方法，如果当前商品还没有对应的位置列表，就创建一个新的ArrayList来存放其位置，然后将当前格子的索引添加进去。这样就清晰地记录了每种商品所在的各个位置情况。
（二）重新排列货物架（模拟） 接着，创建了一个长度为n的int数组rearrangedShelf来模拟重新排列后的货物架索引。按照顾客想要购买的商品种类顺序（遍历字符串c），去查看对应的商品在之前记录的位置列表中是否存在。若存在，就对其位置列表进行排序（优先选择靠前的位置更有利于卖出商品），然后取出最靠前的位置放入rearrangedShelf数组中，通过index变量来控制存放的索引。这里要注意，其实并没有真正地移动商品，只是在模拟重新排列的过程。
（三）统计卖出商品数量 最后，通过创建一个HashSet类型的visited集合以及循环来统计能够卖出的商品数量。循环遍历重新排列后的货物架索引数组，只要当前位置没有被访问过，就将其加入visited集合，并使卖出商品数量soldCount加1。同时，如果当前商品已经满足顾客需求且后面还有未访问的商品，就通过内层循环跳过已经访问过的位置，避免重复计数。最终，soldCount的值就是在最优调整下能够卖出的最大商品数量（前提是不超过顾客需求种类数m）。
三、收获与体会
（一）数据结构运用 这次实践让我深刻体会到了合适的数据结构在解决问题中的重要性。像HashMap方便地存储了商品及其位置的对应关系，使得查找和操作都十分便捷；而HashSet用于避免重复访问，高效地辅助完成了卖出商品数量的统计工作。
（二）算法逻辑构建 从按照顾客需求重新排列货物架的模拟过程，到准确统计卖出商品数量的逻辑，明白了如何去站在优化目标的角度思考算法步骤，要考虑怎样的排列顺序能最大化满足顾客需求、卖出更多商品，也学会了通过代码去巧妙地模拟实际场景中的操作，虽然没有真正地物理移动商品，但通过索引等方式实现了类似的效果。
（三）代码调试与验证 在main方法中看到了通过输出比较结果的方式来验证代码的正确性，这种简单的测试手段能帮助我们及时发现代码可能存在的问题，确保算法在不同的输入样例下都能正确运行，得出符合预期的最多卖出商品数量的结果。 总之，这个超市商品排列优化的案例让我在算法、数据结构运用以及代码测试等方面都有了新的收获，有助于我更好地应对类似的逻辑优化问题，提升编程解决实际问题的能力。
