问题描述
扑克牌游戏中，“葫芦”是一种由三张相同牌面值和两张相同牌面值组成的组合。在这道题目中，我们需要解决以下问题：
输入：
- 一个整数
n，表示牌的数量； - 一个整数
max，表示组合的最大值限制； - 一个数组
array，表示扑克牌的面值。
输出：
- 返回一个数组
[a, b]，其中a是三张牌的牌面值，b是两张牌的牌面值。如果无法找到符合条件的组合，返回[0, 0]。
示例
示例 1： 输入：n = 9, max = 34, array = [6, 6, 6, 8, 8, 8, 5, 5, 1]
输出：[8, 5]
解析：
[8, 8, 8] 和 [5, 5] 组成“葫芦”，总和为 8×3+5×2=348 \times 3 + 5 \times 2 = 348×3+5×2=34，符合要求。
示例 2： 输入：n = 9, max = 37, array = [9, 9, 9, 9, 6, 6, 6, 6, 13]
输出：[6, 9]
解析：
[6, 6, 6] 和 [9, 9] 组成“葫芦”，总和为 6×3+9×2=366 \times 3 + 9 \times 2 = 366×3+9×2=36，符合要求。
示例 3： 输入：n = 9, max = 40, array = [1, 11, 13, 12, 7, 8, 11, 5, 6]
输出：[0, 0]
解析：
无法找到符合要求的组合。
解题思路
为了高效解决问题，我们采用以下步骤：
1. 数据统计
使用字典 count 统计每种牌面值的数量，方便后续判断每种牌面值是否可以组成三张牌或两张牌。
2. 排序策略
由于扑克牌中 A 的牌面值最小（通常为 1），但在组合中它的实际牌力最大（类似于 14），我们自定义排序规则，优先处理 A。
3. 查找组合
对排序后的牌面值：
- 优先查找三张牌的组合；
- 对剩余牌，查找两张牌的组合；
- 判断组合总和是否符合
max的限制。
4. 边界条件
- 如果输入为空数组，直接返回
[0, 0]； - 如果无法找到符合要求的组合，也返回
[0, 0]。
代码实现
def solution(n, max, array):
# 统计每种牌面值的数量
count = {}
for card in array:
if card in count:
count[card] += 1
else:
count[card] = 1
# 自定义排序函数，将A的牌面值设为最大
def custom_sort(card):
if card == 1: # A的牌面值为1
return 14 # 将A的排序值设为14
return card
# 对牌面值进行排序，从大到小
sorted_cards = sorted(count.keys(), key=custom_sort, reverse=True)
# 遍历排序后的牌面值，尝试找到符合条件的“葫芦”组合
for a in sorted_cards:
if count[a] >= 3:
for b in sorted_cards:
if a != b and count[b] >= 2:
# 检查组合的牌面值之和是否不超过 max
if (3 * a + 2 * b) <= max:
return [a, b]
# 如果没有找到符合条件的组合，返回 [0, 0]
return [0, 0]
关于 AI 使用的思考
在本题的解题过程中，AI（MarsCode）提供了关键性的帮助，同时也暴露了一些问题：
AI 的优势：
- 提供了数据统计和排序的基本思路，让我们能够快速构造初步解决方案。
- 建议通过自定义排序函数处理特殊牌值（如 A > K > Q）的优先级问题，增加了代码的实用性。
AI 的局限：
- 泛化但缺少细节：AI 提供的思路多为高层概述，具体实现细节仍需要用户手动补充。
- 边界处理不足：AI 没有覆盖到输入为空数组或
max太小导致无法找到组合的特殊情况。
改进方法：
- 问题拆解：通过引导 AI 逐步生成代码（如单独询问如何排序或如何构造统计逻辑），可以提升代码的完整性。
- 边界补充：人工需要根据业务需求添加对特殊情况的处理逻辑。
