今天带来解题分享！
数据结构准备： 首先，可以使用合适的数据结构来表示扑克牌，比如字典，将牌面值（如 'A'、'K' 等）映射到对应的数值（如 1、13 等），方便后续比较和计算。 牌型分析： 遍历给定的一组牌，统计每张牌出现的次数。可以通过一个字典来记录，键为牌面值，值为出现的次数。 寻找可能组成 “葫芦” 的牌型组合。遍历统计次数的字典，对于出现次数大于等于 3 的牌面值，将其作为三张相同牌面值的候选牌 𝑎。然后再在剩下的牌中寻找出现次数大于等于 2 的牌面值作为两张相同牌面值的候选牌 𝑏，这样就初步找到了可能的 “葫芦” 组合。 条件判断： 对于每一个找到的潜在 “葫芦” 组合，计算其五张牌牌面值之和，通过之前建立的牌面值到数值的映射来计算。 将计算出的和与给定的最大值 𝑚𝑎𝑥 进行比较，如果小于等于 𝑚𝑎𝑥，则该 “葫芦” 组合符合条件。 找出最大组合： 在所有符合条件的 “葫芦” 组合中，按照先比较牌 𝑎 的大小（根据牌面值到数值的映射），若牌 𝑎 相同则再比较牌 𝑏 的大小的规则，找出最大的 “葫芦” 组合。最后输出该最大 “葫芦” 组合中三张相同的牌面和两张相同的牌面，如果没有找到符合条件的 “葫芦”，则输出 “0, 0”。
部分代码展示
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector solution(int n, int max, const vector& array) { map<int , int> p; for(auto t : array) if(t == 1) p[14] ++; else p[t] ++;
vector<int> a , b;
for(auto [k , v] : p)
if(v >= 3) a.push_back(k) , b.push_back(k);
else if(v >= 2) b.push_back(k);
sort(a.begin() , a.end() , greater<int>());
sort(b.begin() , b.end() , greater<int>());
心得
代码整体逻辑清晰明了。通过使用 map 数据结构有效地统计了牌面数字出现的次数，然后根据出现次数筛选出可能构成 “葫芦” 的三张相同牌和两张相同牌的候选集合 a 和 b，这种方式简洁直观地处理了牌型的初步分析。
对候选集合 a 和 b 进行排序，使得后续在寻找符合条件的 “葫芦” 时能够按照牌面大小顺序进行比较，有助于快速确定最大的 “葫芦” 组合，体现了对算法效率的一定考量。
代码结构较为规范，solution 函数专注于核心的解题逻辑，main 函数中则用于测试不同的输入情况，便于验证代码的正确性和完整性。
代码的可扩展性较差。例如，如果牌面的规则或者 “葫芦” 的定义发生变化，可能需要对多处代码进行修改。可以考虑将牌面的映射规则和牌型判断逻辑封装成独立的类或函数，提高代码的可维护性和扩展性。
对于输入数据的合法性校验缺失。如果输入的 n、max 或者 array 不符合预期（如 n 与 array 长度不匹配、max 为负数等），代码可能会出现错误或异常行为。应添加适当的数据校验部分，增强代码的健壮性。
在计算牌面总和时，对于 A（牌值为 14）的特殊处理略显生硬，可以考虑在牌面映射时就统一处理好这种特殊情况，使代码逻辑更加流畅。
代码中使用了 bits/stdc++.h 头文件，虽然方便，但在一些正式的项目或竞赛环境中可能不被允许，应尽量使用标准的头文件集合，以提高代码的通用性。
总体而言，通过完成这道题，对扑克牌牌型处理的算法设计有了更深入的理解，同时也认识到代码在功能性、健壮性和扩展性等方面需要综合考虑和不断优化，以适应更复杂多变的需求和环境。
