题目解析
本题的目标是帮助小 F 最大化在英雄对决比赛中的获胜次数。小 U 的英雄能力值已经固定，依次为 1, 2, 3, ..., n，而小 F 可以调整英雄出场顺序，以尽可能多地获得胜利。我们需要帮助小 F 找出一个最优的英雄出场顺序，使得他获得的胜利次数最大。
思路
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小U的英雄能力固定：由于小U的英雄能力值是固定的，按顺序为
1, 2, ..., n，我们不需要对小U的英雄进行任何操作。这些能力值是递增的。 -
小F的英雄能力可调整：小F可以根据小U出场顺序调整自己的英雄出场顺序。为了最大化获胜次数，小F应该尽量用最小的英雄击败小U的英雄。这意味着小F应该尽量使用比当前小U英雄能力值大的最小英雄。
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排序和匹配：通过对小F的英雄能力值进行排序，然后从小U的第一个英雄开始，依次为每个小U英雄选择一个能够击败它的最小小F英雄。这样可以保证每个小U英雄都尽量被小F击败，而不会浪费较强的小F英雄。
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贪心策略：通过这种贪心的方式，小F可以确保每轮比赛都能以最小的代价赢得一场比赛，即用最小的英雄能力值击败小U的英雄。
代码详解
def solution(number, heroes):
# 小U的英雄能力值是固定的：1, 2, ..., n
u_heroes = list(range(1, number + 1))
# 小F的英雄能力值排序
heroes.sort()
# 小F的最大胜利次数
wins = 0
j = 0 # 小F的英雄指针
# 遍历小U的英雄
for u_hero in u_heroes:
# 找到一个能够击败小U英雄的最小英雄
while j < number and heroes[j] <= u_hero:
j += 1
if j < number: # 如果有能击败小U的英雄
wins += 1
j += 1 # 小F用掉了一个英雄
return wins
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初始化小U的英雄能力值：
u_heroes变量表示小U的英雄能力值，按顺序排列为1, 2, ..., n。 -
排序小F的英雄能力值：
heroes.sort()对小F的英雄能力值进行升序排序，便于我们在后续的匹配过程中快速找到最小的可以击败小U英雄的能力值。 -
贪心匹配过程：
wins变量记录小F的获胜次数。- 使用
j变量作为小F英雄的指针，遍历小U的英雄时，尝试为每个小U英雄找到一个能够击败它的小F英雄。 - 对于每个小U英雄，
while j < number and heroes[j] <= u_hero:这段代码会跳过所有不可能击败小U英雄的英雄，直到找到一个比当前小U英雄能力值大的小F英雄。如果找到了，就增加wins，并将小F英雄的指针j向前移动，表示小F使用了该英雄。
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返回最大胜利次数：最后返回小F的最大胜利次数
wins。
知识总结
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贪心算法：在本题中，我们采用了贪心算法来最大化小F的胜利次数。贪心算法的核心思想是每次选择当前最优的解（即最小的英雄击败小U的英雄），并希望通过局部最优选择得到全局最优解。这种方法非常适合用于解决类似“匹配”和“分配”的问题。对于初学者来说，理解贪心算法的思想并能够在实际问题中应用非常重要。建议多做类似的贪心问题，理解如何通过贪心选择最优解，并验证贪心策略是否能保证全局最优。
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排序的应用：排序是解决此类问题的常见技巧，通过对数组排序，可以简化很多匹配和选择过程。特别是在本题中，通过排序后，我们可以使用双指针法（一个指针遍历小U的英雄，另一个指针遍历小F的英雄）来快速找到合适的英雄进行匹配。
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双指针技巧：本题中的
j变量充当了指针的角色，确保我们不会重复使用小F的英雄。双指针技巧常用于数组或列表的匹配问题，能够有效地减少不必要的计算。建议在学习过程中多做一些数组和列表相关的问题，练习如何通过排序、双指针等方法来优化解法。 -
时间复杂度分析：
- 排序的时间复杂度是 O(n log n)，其中 n 是英雄的数量。
- 匹配的过程遍历了小U的所有英雄，所以时间复杂度为 O(n)。
- 因此，整体的时间复杂度是 O(n log n)，这对于 n 最大为 10^5 的情况是非常高效的。
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