统计等级分布：你已经正确地使用了字典 level_count 来统计每个等级的英雄数量。这部分代码是正确的。 计算潜力：你需要遍历 level_count 字典，并计算有潜力的英雄总数。你当前的代码已经接近正确，但有一个小问题：你只计算了数量大于1的等级的英雄总数，而没有考虑到这些英雄的具体数量。 修改建议 遍历 level_count 字典：你需要遍历 level_count 字典，并计算有潜力的英雄总数。 计算有潜力的英雄总数：如果某个等级的英雄数量大于1，则这些英雄有潜力。你需要将这些英雄的数量累加到 potential_count 中。 修改后的代码 python def solution(n: int, u: list) -> int: # 统计每个等级的英雄数量 level_count = {} for level in u: if level in level_count: level_count [level] += 1 else: level_count [level] = 1 # 计算有潜力的英雄总数 potential_count = 0 for count in level_count.values(): if count > 1: potential_count += count # 累加 有潜力的英雄数量 return potential_count
关键步骤解释 统计等级分布： python level_count = {}for level in u: if level in level_count: level_count[level] += 1 else: level_count[level] = 1
计算有潜力的英雄总数： python potential_count = 0for count in level_count.values(): if count > 1: potential_count += count # 累加有潜力的 英雄数量 要优化这个算法以减少时间复杂度，我们可以从以下几个方面入手：
- 数据结构的选择 你当前使用的是字典来统计每个等级的英雄数量，这个选择是合理的，因为字典的插入和查找操作的时间复杂度是 O(1)。
- 遍历的优化 你当前的代码在统计完等级分布后，直接遍历字典的值来计算有潜力的英雄总数。这个遍历操作的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是不同等级的数量。
- 减少不必要的操作 你当前的代码已经非常简洁，没有明显的不必要的操作。 优化思路 减少重复计算：你当前的代码已经避免了重复计算，每个等级的英雄数量只计算一次。 减少遍历次数：你当前的代码已经是最优的遍历方式，不需要进一步减少遍历次数。 代码优化 你当前的代码已经非常高效，不需要进一步优化。以下是你当前的代码： python def solution(n: int, u: list) -> int: # 统计每个等级的英雄数量 level_count = {} for level in u: if level in level_count: level_count [level] += 1 else: level_count [level] = 1 # 计算有潜力的英雄总数 potential_count = 0 for count in level_count.values(): if count > 1: potential_count += count # 累加 有潜力的英雄数量 return potential_count
时间复杂度分析 统计等级分布：时间复杂度为 O(n)，其中 n 是英雄的数量。 计算有潜力的英雄总数：时间复杂度为 O(m)，其中 m 是不同等级的数量，m <= n。
