最近在参加豆包的AI刷题活动，深感慨如今AI的解题能力这么强了，不过可能还是会有些小细节有问题，这里将对一些问题做出解析。
先来看看这道题
9.超市里的货物架调整
问题描述
在一个超市里，有一个包含 n 个格子的货物架，每个格子中放有一种商品，商品用小写字母 a 到 z 表示。当顾客进入超市时，他们会依次从第一个格子查找到第 n 个格子，寻找自己想要购买的商品。如果在某个格子中找到该商品，顾客就会购买它并离开；如果中途遇到一个空格子，或查找完所有格子还没有找到想要的商品，顾客也会离开。
作为超市管理员，你可以在顾客到来之前重新调整商品的顺序，以便尽可能多地出售商品。当第一个顾客进入后，商品位置不能再调整。你需要计算在最优调整下，最多可以卖出多少件商品。输入变量说明：
n：货物架的格子数m：顾客想要购买的商品种类数s：货物架上商品的初始顺序c：顾客想要购买的商品种类
测试样例
样例1：
输入：
n = 3 ,m = 4 ,s = "abc" ,c = "abcd"
输出：3
样例2：
输入：
n = 4 ,m = 2 ,s = "abbc" ,c = "bb"
输出：2
样例3：
输入：
n = 5 ,m = 4 ,s = "bcdea" ,c = "abcd"
输出：4
首先进行问题分析
问题分析
首先，我们需要理解题目的核心要求。题目中给出了几个关键信息：
- 货物架的格子数 n
- 顾客想要购买的商品种类数 m
- 货物架上商品的初始顺序 s
- 顾客想要购买的商品种类 c
我们的目标是重新安排商品顺序，使得顾客在查找过程中尽可能早地找到他们想要购买的商品。这意味着我们应该将顾客需求量大的商品放在前面。
关键思路
- 统计商品频率：首先，我们需要统计货物架上每种商品的频率，以及顾客想要购买的商品的频率。
- 排序商品：根据顾客的需求量，对商品进行排序。需求量大的商品应该排在前面。
- 计算最大销售量：按照排序后的商品顺序，计算最大销售量。对于每种商品，我们取其在货物架上的数量和顾客需求量中的较小值，然后累加到销售量中。
代码实现
- 统计商品频率：
product_count = {}
for char in s:
product_count[char] = product_count.get(char, 0) + 1
demand_count = {}
for char in c:
demand_count[char] = demand_count.get(char, 0) + 1
这里，我们使用 Python 字典来统计每种商品的频率。product_count 存储货物架上每种商品的频率，而 demand_count 存储顾客想要购买的商品的频率。
- 按需求量排序商品：
sorted_products = sorted(products, key=lambda x: demand_count.get(x, 0), reverse=True)
这里，我们使用 Python 的 sorted 函数和一个 lambda 函数来根据顾客的需求量对商品进行排序。reverse=True 参数确保需求量大的商品排在前面。
- 计算最大销售量：
sold = 0
for product in sorted_products:
if product in demand_count:
sold += min(product_count[product], demand_count[product])
del demand_count[product]
这里，我们遍历排序后的商品列表，并更新销售量。对于每种商品，我们取其在货物架上的数量和顾客需求量中的较小值，然后累加到销售量中。如果某种商品在货物架上的数量大于顾客的需求量，我们只需要考虑顾客的需求量。如果某种商品在货物架上的数量小于或等于顾客的需求量，我们需要考虑商品在货物架上的数量。
完整代码
def solution(n: int, m: int, s: str, c: str) -> int:
# 统计每个商品的频率
product_count = {}
for char in s:
product_count[char] = product_count.get(char, 0) + 1
# 统计顾客需求的商品频率
demand_count = {}
for char in c:
demand_count[char] = demand_count.get(char, 0) + 1
# 获取所有商品的键
products = list(product_count.keys())
# 按需求量从高到低排序商品
sorted_products = sorted(products, key=lambda x: demand_count.get(x, 0), reverse=True)
# 计算最大销售量
sold = 0
for product in sorted_products:
if product in demand_count:
sold += min(product_count[product], demand_count[product])
del demand_count[product]
return sold
总结分析
这个超市货物架商品排序问题的算法具有线性时间复杂度 O(n + m) 和常数空间复杂度 O(1)。这意味着算法的效率很高，适用于处理大量数据的情况。
