在一个超市中，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 问题分析 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： import java.util.HashMap; import java.util.Map;
public class SupermarketShelf {
public static int solution(int n, int m, String s, String c) {
// 统计每个商品的频率
Map<Character, Integer> productCount = new HashMap<>();
for (char ch : s.toCharArray()) {
productCount.put(ch, productCount.getOrDefault(ch, 0) + 1);
}
// 统计顾客需求的商品频率
Map<Character, Integer> demandCount = new HashMap<>();
for (char ch : c.toCharArray()) {
demandCount.put(ch, demandCount.getOrDefault(ch, 0) + 1);
}
// 计算最大销售量
int sold = 0;
for (Map.Entry<Character, Integer> entry : productCount.entrySet()) {
char product = entry.getKey();
int productFrequency = entry.getValue();
if (demandCount.containsKey(product)) {
sold += Math.min(productFrequency, demandCount.get(product));
}
}
return sold;
}
public static void main(String[] args) {
// 测试样例
System.out.println(solution(3, 4, "abc", "abcd")); // 输出: 3
System.out.println(solution(4, 2, "abbc", "bb")); // 输出: 2
System.out.println(solution(5, 4, "bcdea", "abcd")); // 输出: 4
}
} 代码说明
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统计商品频率：使用 HashMap 来统计货物架上每种商品的频率 (productCount) 和顾客想要购买的商品的频率 (demandCount)。
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计算最大销售量：遍历 productCount，对于每种商品，计算其在货物架上的数量和顾客需求量中的较小值，并累加到 sold 中。
深入分析
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时间复杂度：该算法的时间复杂度为 O(n + m)，因为我们需要遍历货物架上的商品和顾客需求的商品。
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空间复杂度：空间复杂度为 O(1)，因为我们只使用了常量级别的额外空间。
可能的优化
在某些情况下，如果商品种类较少，可以使用数组代替 HashMap 来提高性能。
