游戏排名第三大的分数 ｜ 豆包MarsCode AI 刷题

解决这类问题的核心是：对分数列表进行去重和排序，然后判断不同分数的数量，最终返回相应的值。

步骤解析

1. 去重：

   • 使用 set(nums) 将列表中的重复分数去掉，只保留不同的分数。

2. 排序：

   • 将去重后的分数列表进行降序排列，使得最大值出现在第一位，第三大的分数出现在第三位。
   • 可以使用 sorted(..., reverse=True) 实现降序排列。

3. 判断不同分数的数量：

   • 如果去重后分数的数量少于3个（即列表长度小于3），直接返回最大的分数，即排序列表的第一个元素。
   • 否则，返回排序列表的第三个元素。

4. 边界处理：

   • 输入分数列表为空，返回需要特别处理。
   • 输入分数中有重复值或负数时，代码逻辑不受影响。

    # 去重并排序（降序）
    unique_scores = sorted(set(nums), reverse=True)
    
    # 如果不同分数少于3个，返回最大值
    if len(unique_scores) < 3:
        return unique_scores[0]
    
    # 否则返回第三大的分数
    return unique_scores[2]

# 测试用例
if __name__ == '__main__':
    print(solution(3, [3, 2, 1]) == 1)      # 测试用例 1
    print(solution(2, [1, 2]) == 2)         # 测试用例 2
    print(solution(4, [2, 2, 3, 1]) == 1)   # 测试用例 3
    print(solution(5, [1, 1, 1, 1, 1]) == 1) # 边界测试，所有分数相同
    print(solution(0, []) == None)          # 边界测试，空列表

样例详解

样例1

输入：n = 3, nums = [3, 2, 1]

1. 去重后：{3, 2, 1}。
2. 排序后（降序）：[3, 2, 1]。
3. 不同分数大于等于3，返回第三大的分数：1。

输出：1

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样例2

输入：n = 2, nums = [1, 2]

1. 去重后：{1, 2}。
2. 排序后（降序）：[2, 1]。
3. 不同分数少于3个，返回最大值：2。

输出：2

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样例3

输入：n = 4, nums = [2, 2, 3, 1]

1. 去重后：{1, 2, 3}。
2. 排序后（降序）：[3, 2, 1]。
3. 不同分数大于等于3，返回第三大的分数：1。

输出：1

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边界情况分析

1. 所有分数相同：

   • 输入：nums = [1, 1, 1, 1, 1]
   • 去重后：{1}。
   • 排序后：[1]。
   • 由于只有一个分数，直接返回最大值：1。

2. 输入为空：

   • 输入：nums = []
   • 返回值需要特殊处理。可以通过添加判断 if not nums: return None。

3. 负数情况：

   • 输入：nums = [-1, -2, -3]
   • 去重后：{-1, -2, -3}。
   • 排序后：[-1, -2, -3]。
   • 返回第三大的分数：-3。

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时间复杂度分析

1. 去重：

   • set(nums) 的时间复杂度为 O(n)O(n)，其中 nn 是数组的长度。

2. 排序：

   • 对去重后的数组排序，时间复杂度为 O(klog⁡k)O(klogk)，其中 kk 是去重后数组的长度，显然 k≤nk≤n。

3. 总体复杂度：

   • 总复杂度为 O(n+klog⁡k)O(n+klogk)，由于 kk 通常较小，近似为 O(n)O(n)。

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总结

1. 核心知识点：

   • 使用 set 去重。
   • 使用 sorted 进行降序排列。
   • 灵活处理边界情况（如分数少于3个）。

2. 优势：

   • 代码简洁，处理多种场景。
   • 时间复杂度低，适合大规模数据。

3. 可扩展性：

   • 如果需要找第 kk 大分数，可以扩展到任意 kk 的场景。
   • 适合拓展到比赛数据分析等实际应用。