问题重述
在一个超市中，有一个包含n个格子的货架，每个格子中放有一种商品，商品用小写字母a到z表示。顾客会从第一个格子开始查找他们想要购买的商品，直到找到商品或者遇到空格子或者查找完所有格子。作为超市管理员，你可以在顾客到来之前重新调整商品的顺序，以便尽可能多地出售商品。你需要计算在最优调整下，最多可以卖出多少件商品。
输入变量说明：
• n：货架的格子数
• m：顾客想要购买的商品种类数
• s：货架上商品的初始顺序
• c：顾客想要购买的商品种类
问题分析
这个问题实际上是一个贪心算法问题。我们需要最大化销售的商品数量，这意味着我们需要优先满足需求量大的商品。因此，我们可以按照以下步骤来解决问题：
• 统计货架上每种商品的数量。
• 统计顾客对每种商品的需求量。
• 将顾客需求和货架库存进行比较，确定每种商品可以销售的最大数量。
• 按照需求量对商品进行排序，优先销售需求量大的商品。
• 遍历排序后的商品列表，尽可能多地销售商品，直到货架空或者需求量满足。
代码分析
from collections import Counter
def solution(n: int, m: int, s: str, c: str) -> int:
# 统计货架上每种商品的数量
product_count = Counter(s)
# 统计顾客对每种商品的需求量
customer_count = Counter(c)
# 确定每种商品可以销售的最大数量
demand = {product: min(customer_count[product], product_count[product]) for product in customer_count}
# 按照需求量对商品进行排序
sorted_demand = sorted(demand.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
sales = 0
shelf_index = 0
# 尽可能多地销售商品
for product, quantity in sorted_demand:
for _ in range(quantity):
if shelf_index < n:
sales += 1
shelf_index += 1
else:
break
return sales
解释说明
• Counter类用于统计字符串中每个字符出现的次数。
• demand字典存储了每种商品可以销售的最大数量，这是顾客需求和货架库存的最小值。
• sorted_demand列表存储了按需求量排序的商品列表。
• sales变量用于记录销售的商品数量。
• shelf_index变量用于记录当前货架的位置。
• 外层循环遍历每种商品，内层循环遍历该商品的需求量，如果货架上还有商品，则增加销售数量并移动货架位置。
做题过程中的思想感触
这个问题其实算是考察了贪心算法的应用，通过优先满足需求量大的商品，就可以做到最大化销售的商品数量。但实际上，我在做题期间，很多时候很安宁做出来，所以后来也是考虑了如何统计商品数量和需求量，以及如何高效地排序和遍历商品列表。此外，这个问题也算是启发我，在面对实际问题时，需要灵活运用数据结构的知识，说不定就会柳暗花明又一村。
