题目解析：超市商品售卖问题| 豆包MarsCode AI刷题

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题目解析：超市商品售卖问题

题目描述
本题旨在解决一个关于商品排列优化的问题。我们需要根据顾客的需求调整商品的顺序，以最大化售卖数量。问题的难点在于如何在有限的空间和商品资源下，满足尽可能多的顾客需求。这涉及到资源分配和优先级匹配的经典问题。通过本题，我们可以深入理解贪心算法的思想及其在实际问题中的应用。

解题思路

1. 问题建模
货物架是一个可以存储 n 个商品的数组，每个位置存储一种商品。顾客会从左到右依次查找需求，如果找到商品，立即购买并离开；如果遇到空格子或未找到商品，直接离开。

目标是调整商品顺序，使得可以满足尽可能多的顾客需求。调整的关键在于：

  • 顾客需求优先级：优先排列顾客需要的商品。
  • 库存限制：商品售卖需要考虑库存，售出一个商品后库存相应减少。

2. 算法设计
通过以下步骤解决问题：

  1. 统计库存：使用一个字典统计货架上每种商品的数量。
  2. 遍历顾客需求：对于顾客的需求列表，逐一匹配字典中的商品库存，找到一个售出一个，并减少库存。
  3. 计数售出商品：统计成功售出的商品总数，作为输出结果。

3. 贪心策略
由于顾客是按照顺序查找需求，因此我们只需贪心地满足当前需求，售出尽可能多的商品即可，不需要额外复杂的调整或规划。

代码详解

def solution(n: int, m: int, s: str, c: str) -> int:
    # 统计货架上的商品数量
    shelf_count = {}
    for item in s:
        shelf_count[item] = shelf_count.get(item, 0) + 1

    # 计算最多能售出的商品数量
    sold_items = 0
    for item in c:
        if item in shelf_count and shelf_count[item] > 0:
            sold_items += 1
            shelf_count[item] -= 1  # 售出一个该商品

    return sold_items

# 测试用例
if __name__ == '__main__':
    print(solution(3, 4, "abc", "abcd"))  # 输出 3
    print(solution(4, 2, "abbc", "bb"))   # 输出 2
    print(solution(5, 4, "bcdea", "abcd"))  # 输出 4

代码解析

  1. 统计库存：
    使用字典 shelf_count 存储货架上每种商品的数量。例如，货架 s = "abc" 会被转化为：

    shelf_count = {'a': 1, 'b': 1, 'c': 1}

  2. 顾客需求遍历：
    遍历顾客需求字符串 c，对于每个需求商品：

    • 如果商品在库存中且库存量大于 0，则售出商品，计数 sold_items 加 1，库存减 1；
    • 如果库存量为 0，则跳过该需求。

  3. 时间复杂度：

    • 统计库存的复杂度为 O(n)，其中 n 是货物架长度；
    • 遍历顾客需求的复杂度为 O(m)，其中 m 是顾客需求长度；
    • 总体复杂度为 O(n + m)，适合大规模输入场景。

知识总结

1. 贪心算法的应用场景
本题的解决方案是一个典型的贪心算法应用场景：通过局部最优解（满足当前需求）达到全局最优解（售出最多商品）。这类问题广泛应用于资源分配和优化问题，如：

  • 仓库管理：最大化订单满足率；
  • 动态调度：根据实时需求调整资源分布。

2. 字典在计数场景的使用
本题使用字典统计库存，结合 get 方法避免空值判断，提高代码可读性。这种方法在字符串处理、计数问题中非常常见，例如：

  • 字符频率统计；
  • 单词计数。

3. 输入限制与边界处理
在实际开发中，需要处理一些特殊情况：

  • 如果顾客需求 c 中包含货架上不存在的商品；
  • 如果货架为空 s = "" 或顾客需求为空 c = ""。

学习建议与刷题计划

1. 高效学习方法

  • 明确目标：在刷题前明确题目类型（如贪心算法、动态规划），并结合题目难度选择适合自己的题目。
  • 分步骤解决问题：复杂问题可以拆解为子问题，例如本题中先统计库存，再匹配需求，最后计数结果。
  • 总结通用模板：类似的资源分配问题可以归纳出通用解题模板，例如哈希表统计、贪心策略优化等。

2. 错题复盘与巩固

  • 记录错题类型：分析错题是理解题目不清、思路混乱还是代码实现问题；
  • 对比多种解法：通过参考优秀解法发现自己的思路局限性，培养灵活的思维方式。

3. 刷题规划

  • 每日刷题 3~5 道，重点覆盖不同算法思想；
  • 每周对错题进行整理复盘，归纳解决方法。

工具运用建议

在使用豆包MarsCode AI刷题时，可以结合以下工具提升学习效果：

  1. 代码调试：借助代码运行功能，快速验证逻辑是否正确，尤其适合边界测试和大规模输入场景。
  2. 题目分类：通过题库的分类功能，按主题刷题，有助于形成体系化的知识结构。
  3. 学习资源结合：结合豆包提供的解析与在线资料（如LeetCode或算法书籍），深入理解题目背景和算法原理。
  4. 交流分享：将自己的解题思路和总结分享给他人，通过交流加深对问题的理解。

总结

通过这道超市商品售卖问题，可以学习到：

  • 如何使用贪心算法解决资源优化问题；
  • 字典在统计和匹配问题中的高效应用；
  • 刷题中记录错题、总结模板的重要性。

在未来的刷题过程中，我会继续使用豆包MarsCode AI刷题功能，结合错题本和分类题库，制定高效的学习计划，提升算法能力，为更复杂的编程挑战做好准备！

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