在使用豆包MarsCode AI进行刷题的过程中，我遇到了一个非常有趣的题目，这道题不仅考察了基础的编程能力，同时培养了我们的贪心算法思维。今天我想和大家分享这道关于超市商品架优化的问题，以及解题过程中的心得体会。
问题分析
在我看来，这道题的核心在于理解以下几个关键点：
- 商品位置可以在顾客到来之前重新调整
- 调整后位置固定，后续顾客按顺序查找
- 顾客遇到空格子或找不到商品就会离开
- 目标是最大化销售数量
初看这个问题，我最开始陷入了"如何排列商品"的具体细节中。但通过深入思考和与ai的交流和提示，我发现这实际上是一个贪心算法的典型应用场景。
解题思路突破
经过反复推敲，我总结出解决这个问题的关键策略：
- 统计每种商品的需求频次
- 按照需求频次从高到低排列商品
- 将最热门的商品放在最前面的位置
这个策略的正确性基于以下理论：
- 顾客是按顺序查找的，前面的位置被更多顾客访问
- 把需求量大的商品放在前面，可以让更多顾客买到商品
- 一旦位置确定，后续顾客的查找路径是固定的
代码实现
def maxSales(n, m, s, c):
# 统计每个商品的需求次数
demand = {}
for item in c:
demand[item] = demand.get(item, 0) + 1
# 统计货架上每种商品的数量
supply = {}
for item in s:
supply[item] = supply.get(item, 0) + 1
# 计算实际可以卖出的数量
sales = 0
for item, count in demand.items():
if item in supply:
# 取需求量和供应量的较小值
sales += min(count, supply[item])
return sales
代码实现看似简单，但包含了很多细节考虑：
- 使用字典存储需求和供应信息，提高查找效率
- 考虑了同一商品可能有多个顾客需求的情况
- 通过取最小值确保不会超卖
知识点延伸
这道题目涉及的知识点可以延伸到：
- 贪心算法的应用场景
- 哈希表的实际应用
- 时间复杂度优化思维
个人心得分享
通过这道题目，我对贪心算法有了更深的理解。在实际编程中，有时候看似复杂的问题，用简单的贪心策略反而能得到最优解。这让我明白了：
- 解题不能纸上谈兵，要多思考实际场景
- 简单的解法往往更可靠
- 要学会寻找问题的本质
