用go语言统计班级中的说谎者｜豆包MarsCode AI 刷题题目：统计班级中的说谎者在小C的班级里，有 N 个学

题目：统计班级中的说谎者

在小C的班级里，有 N 个学生，每个学生的成绩是 A_i。小C发现了一件有趣的事：当且仅当某个学生的成绩小于或等于自己的有更多人时，这个学生会说谎。换句话说，如果分数小于等于他的学生数量大于比他分数高的学生数量，则他会说谎。

现在，小C想知道班里有多少个学生会说谎。

题目分析：

判断条件：
- 计算当前学生成绩小于或等于的学生数量。
- 计算当前学生成绩大于他的学生数量。
- 如果小于等于当前成绩的学生数量大于大于当前成绩的学生数量，那么该学生会说谎。
具体思路：
- 我们需要先对成绩进行排序，以便计算每个学生成绩小于等于他成绩的学生数量。
- 对每个学生进行比较，检查是否满足条件。

解题方法：

排序法：我们首先对数组 A 排序，然后计算每个学生成绩小于等于他成绩的学生数量和大于他成绩的学生数量，最后判断条件是否成立。

package main

import "fmt"
import "sort"

func solution(A []int) int {
	n := len(A)
	// Step 1: 复制一份数组并进行排序
	sortedA := make([]int, n)
	copy(sortedA, A)
	sort.Ints(sortedA)

	// Step 2: 初始化说谎学生数量
	liarCount := 0

	// Step 3: 遍历原数组中的每个成绩，计算是否会说谎
	for _, score := range A {
		// 计算小于等于该成绩的学生数量
		lessEqualCount := 0
		for i := 0; i < n; i++ {
			if sortedA[i] <= score {
				lessEqualCount++
			}
		}

		// 计算比该成绩高的学生数量
		greaterCount := n - lessEqualCount

		// 判断该学生是否会说谎
		if lessEqualCount > greaterCount {
			liarCount++
		}
	}

	// Step 4: 返回结果
	return liarCount
}

func main() {
	// Add your test cases here
	fmt.Println(solution([]int{100, 100, 100}) == 3)
	fmt.Println(solution([]int{2, 1, 3}) == 2)
	fmt.Println(solution([]int{30, 1, 30, 30}) == 3)
	fmt.Println(solution([]int{19, 27, 73, 55, 88}) == 3)
	fmt.Println(solution([]int{19, 27, 73, 55, 88, 88, 2, 17, 22}) == 5)
}

代码解释：

排序步骤：
- 首先，我们复制原始数组 A 到 sortedA 中，并对 sortedA 进行排序。排序可以帮助我们更容易地计算出小于等于当前学生成绩的学生数量。
- sort.Ints(sortedA) 将成绩按升序排列。
遍历每个学生：
- 对于每个学生，我们计算他成绩小于或等于该学生成绩的学生数量。这个数量通过遍历排序后的数组得到。
- 计算大于该成绩的学生数量，可以通过总学生数减去小于等于该学生成绩的学生数量来得到。
判断是否说谎：
- 如果小于等于当前学生成绩的学生数量大于大于该学生成绩的学生数量，则该学生会说谎，liarCount 加 1。
返回结果：
- 最后，返回总的说谎学生数量 liarCount。

时间复杂度：

排序的时间复杂度是 O(n log n)。
计算每个学生是否说谎的过程是 O(n^2)，因为对于每个学生，我们要遍历整个数组来计算小于等于和大于他成绩的学生数量。

因此，整体时间复杂度是 O(n^2)，适用于 n 较小的情况。如果 n 很大，可以考虑使用更高效的算法。

优化：

目前的解法通过每次遍历排序后的数组来计算学生成绩的分布，可以通过使用其他数据结构（如计数排序或前缀和）来优化时间复杂度，将其降到 O(n log n)。

总结

通过学习和分析这道题 “统计说谎者” ，以及相关的代码实现，我对以下几个方面的知识有了更深入的理解和应用，尤其是在 Go 语言 中如何处理数据结构、排序、遍历与优化方面的技巧。以下是我对整个过程的总结：

问题理解与拆解： 题目给定了一组学生成绩，并要求判断每个学生是否会说谎。具体条件是，如果一个学生成绩小于等于他的成绩小于等于的人数更多，那么他会说谎。这道题的关键是要准确计算每个学生成绩小于等于和大于当前成绩的学生数量。理解这一点后，我们可以清晰地拆解问题。
算法设计与思路： 我们可以通过两种方式来解决这个问题：
- 排序法： 这种方法首先对成绩数组进行排序，然后计算每个学生成绩小于等于该学生成绩的数量，并与大于该学生成绩的数量进行比较。这种方法直观易懂，但时间复杂度较高，因为需要对数组进行排序，且每个学生还需要额外的遍历来计算比他大和小的学生数量。
- 单次遍历法： 另一种更高效的方案是通过一次遍历来同时找到每个学生的成绩分布。通过设定两个变量 max1 和 max2，可以在一次遍历中直接得到每个学生是否会说谎，避免了排序的时间复杂度。
Go 语言实现： 在实现过程中，我选择了排序法来简化问题。排序之后，我们可以利用简单的遍历计算小于等于和大于该学生成绩的学生数量。在 Go 语言中，使用 sort.Ints() 对成绩数组进行排序是非常简便的，它能快速将成绩按升序排列。遍历过程中，我们通过简单的条件判断来确定每个学生是否会说谎，最终统计出所有说谎学生的数量。
时间复杂度与优化： 初始实现的时间复杂度是 O(n^2)，因为在排序后，我们对每个学生进行遍历来计算与他成绩相关的学生数量。这个时间复杂度对于数据量较大时会显得比较低效。为了解决这个问题，后续可以考虑使用计数排序或前缀和的方法来优化，进而将时间复杂度降低至 O(n log n) 或 O(n)。
实践与测试： 在实现完代码后，我通过几个测试用例来验证算法的正确性。通过逐步调试和分析，确保每个部分都能正确执行，并通过测试用例验证了程序输出的准确性。

结语

总的来说，这道题目帮助我加强了对算法设计和数据结构使用的理解，尤其是在实际编码时如何选择合适的算法以解决问题。在 Go 语言 中，通过标准库提供的排序和数组操作，我们可以非常方便地实现高效的算法。同时，通过优化算法的时间复杂度，我们能够更好地应对更大规模的数据处理。在今后的学习中，我将继续深化对算法的理解，探索更加高效的解法，提升自己的编程能力和解决问题的能力。

用go语言统计班级中的说谎者 ｜ 豆包MarsCode AI 刷题

题目分析：

解题方法：

代码解释：

时间复杂度：

优化：

总结

结语

用go语言统计班级中的说谎者｜豆包MarsCode AI 刷题