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:
有5个用户,喜好值为分别为1、2、3、3、5,
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
解法:取出喜好值为所求的所有用户,保存在一个List中,然后遍历List中符合范围的用户。
说明:Map中的key是喜好值,value是一个存有喜好值为key的用户List,List中的元素即是用户的下标
package Practise;
import java.util.*;
public class Main0 {
public static void main(String[] args){
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int n = sc.nextInt();
Map<Integer,List<Integer>> map = new HashMap();
List<Integer> fav = new ArrayList<>();
for(int i = 0;i < n ;i++){
fav.add(sc.nextInt());
}
for(int i = 0;i < n;i++){
if(map.containsKey(fav.get(i))){
List<Integer> list = map.get(fav.get(i));
list.add(i+1);
}
else {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(i+1);
map.put(fav.get(i),list);
}
}
int group = sc.nextInt();
for(int i = 0 ;i<group;i++){
int l = sc.nextInt();
int r = sc.nextInt();
int key = sc.nextInt();
List<Integer> list = map.get(key);
int count = 0;
if(list != null){
for (Integer integer:list) {
if(integer>=l&&integer<=r){
count ++;
}
}
}
System.out.println(count);
}
}
}