今日头条笔试编程题——用户喜好

本文介绍了一种高效查询用户喜好的算法实现,通过使用HashMap存储用户对特定文章的喜好值及其索引,解决大规模数据下的查询效率问题。适用于推荐系统优化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

[编程题] 用户喜好

时间限制:3秒

空间限制:262144K

为了不断优化推荐效果,今日头条每天要存储和处理海量数据。假设有这样一种场景:我们对用户按照它们的注册时间先后来标号,对于一类文章,每个用户都有不同的喜好值,我们会想知道某一段时间内注册的用户(标号相连的一批用户)中,有多少用户对这类文章喜好值为k。因为一些特殊的原因,不会出现一个查询的用户区间完全覆盖另一个查询的用户区间(不存在L1<=L2<=R2<=R1)。


输入描述:

输入: 第1行为n代表用户的个数 第2行为n个整数,第i个代表用户标号为i的用户对某类文章的喜好度 第3行为一个正整数q代表查询的组数  第4行到第(3+q)行,每行包含3个整数l,r,k代表一组查询,即标号为l<=i<=r的用户中对这类文章喜好值为k的用户的个数。 数据范围n <= 300000,q<=300000 k是整型



输出描述:

输出:一共q行,每行一个整数代表喜好值为k的用户的个数


输入例子1:

5
1 2 3 3 5
3
1 2 1
2 4 5
3 5 3


输出例子1:

1
0
2


例子说明1:

样例解释:5个用户,喜好值为分别为12335,
第一组询问对于标号[1,2]的用户喜好值为1的用户的个数是1
第二组询问对于标号[2,4]的用户喜好值为5的用户的个数是0
第三组询问对于标号[3,5]的用户喜好值为3的用户的个数是2

总体思路:

简化一下就是找给出的一个数组中,在l和r之间,有多少个k。如何直接遍历查找的话会超时。其实我们可以把用户
喜好即K值作为一个标记,然后里面存储数组的index,接着判断index是否在l和r之间就行了。

刚开始我是使用链表数组来做的,k值作为数组下标,但是后来发现K值很大,会出现数组越界,所以就改变做法。

题目没有给出K值的限制,如果直接使用数组下标来作为k值的标记,那么会出现数组越界错误。所以,我们使用
HashMap,用户爱好作为key,value为相同爱好的数组的index,我们使用一个单链表来存储value。

import java.util.*;

public class UserHobby {

    public static HashMap<Integer, Node> hashMap = new HashMap<>();
    static class Node{
        private int position;
        private Node Next;
        public Node(int position) {
            this.position = position;
        }
        public void addNode(Node newNode) {
            if (this.Next == null) {
                this.Next = newNode;
            } else {
                this.Next.addNode(newNode);
            }
        }
    }


    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int n,q,l,r,k,num;
        n = in.nextInt();
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            num = in.nextInt();
            Node node = new Node(i);
            if (hashMap.get(num) != null) {//判断hashmap中是否存在该用户喜好,存在就添加到链尾
                hashMap.get(num).addNode(node);
            } else if (hashMap.get(num) == null) {//不存在就添加为头结点
                hashMap.put(num, node);
            }
        }
        q = in.nextInt();
        for (int i = 0; i < q; i++) {
            l = in.nextInt();
            r = in.nextInt();
            k = in.nextInt();
            int count = 0;
            Node root = hashMap.get(k);
            while (root != null && root.position <= r) {
                if (root.position >= l && root.position <= r) {
                    count++;
                }
                root = root.Next;
            }
            System.out.println(count);
        }
    }
}
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