9.超市里的货架调整

代码思路分析

该代码旨在解决一个超市货物架优化问题，目的是通过重新排列商品顺序来最大化售出的商品数量。以下是代码思路和每一步的过程分析：

1. 统计商品频率：

   • 使用一个字典frequency来记录每个商品在初始货物架上的出现次数。
   • 遍历初始货物架字符串s，对每个字符进行计数。

2. 统计顾客需求：

   • 使用另一个字典demand来记录顾客想要购买的每种商品的数量。
   • 遍历顾客需求字符串c，对每个字符进行计数。

3. 确定优先级：

   • 创建一个列表priority，用于存储每个商品的需求次数、频率和商品字符本身。
   • 遍历顾客需求字典demand，如果商品在初始货物架上存在（即char in frequency），则将其添加到priority列表中。

4. 排序：

   • 对priority列表进行排序，排序的关键是根据需求次数（降序）和频率（降序）。
   • 这意味着最需要的商品（需求次数最多）会被优先考虑，如果需求次数相同，则频率更高的商品会被优先考虑。

5. 重新排列货架：

   • 创建一个新列表new_shelf，根据排序后的优先级重新排列商品。
   • 对于priority列表中的每个元素，将其对应的商品字符按照其在初始货物架上的频率添加到new_shelf中。

6. 计算最大销售量：

   • 初始化一个计数器sold为0。
   • 遍历顾客需求字符串c，对于每个字符，如果它在新货架new_shelf中存在，则增加销售量并将该字符从new_shelf中移除。

7. 返回结果：

   • 返回计数器sold的值，即最大销售量。

改进方向

1. 优化排序：

   • 当前的排序方法虽然直观，但可能不是最优的。可以考虑使用更高效的排序算法或数据结构，如使用优先队列（堆）来维护商品的需求次数和频率。

2. 避免重复移除：

   • 在计算最大销售量时，每次从new_shelf中移除一个字符可能会导致多次遍历和不必要的性能开销。可以考虑使用集合或其他数据结构来优化查找和移除操作。

3. 空间复杂度：

   • 如果n和m很大，那么new_shelf可能会占用大量内存。可以考虑使用其他数据结构来存储新货架，如使用一个计数数组或位图来记录每种商品的数量。

4. 代码简化：

   • 可以简化代码中的一些部分，例如合并统计商品频率和顾客需求的循环，以及使用更简洁的变量名和方法来命名和组织代码。

代码如下

def solution(n: int, m: int, s: str, c: str) -> int:
# 统计商品频率
frequency = {}
for char in s:
    if char in frequency:
        frequency[char] += 1
    else:
        frequency[char] = 1

# 统计顾客需求
demand = {}
for char in c:
    if char in demand:
        demand[char] += 1
    else:
        demand[char] = 1

# 根据需求和频率确定优先级
priority = []
for char in demand:
    if char in frequency:
        priority.append((demand[char], frequency[char], char))

# 按需求次数和频率排序
priority.sort(key=lambda x: (-x[0], -x[1]))

# 重新排列货架
new_shelf = []
for _, _, char in priority:
    new_shelf.extend([char] * frequency[char])

# 计算最大销售量
sold = 0
for char in c:
    if char in new_shelf:
        sold += 1
        new_shelf.remove(char)

return sold