LeetCode算法心得——高级访客（模拟枚举+小窗口）

news2024/11/18 7:48:57

大家好，我是晴天学长，今天的周赛第二题，需要的小伙伴可以关注支持一下哦！后续会继续更新的。💪💪💪

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1) .高级访客

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给你一个长度为 n 、下标从 0 开始的二维字符串数组 access_times 。对于每个 i（0 <= i <= n - 1 ），access_times[i][0] 表示某位员工的姓名，access_times[i][1] 表示该员工的访问时间。access_times 中的所有条目都发生在同一天内。

访问时间用四位数字表示，符合 24 小时制，例如 "0800" 或 "2250" 。

如果员工在同一小时内访问系统三次或更多，则称其为高访问员工。

时间间隔正好相差一小时的时间不被视为同一小时内。例如，"0815" 和 "0915" 不属于同一小时内。
一天开始和结束时的访问时间不被计算为同一小时内。例如，"0005" 和 "2350" 不属于同一小时内。

以列表形式，按任意顺序，返回所有高访问员工的姓名。

示例 1：

输入：access_times = [["a","0549"],["b","0457"],["a","0532"],["a","0621"],["b","0540"]]
输出：["a"]
解释："a" 在时间段 [05:32, 06:31] 内有三条访问记录，时间分别为 05:32 、05:49 和 06:21 。
但是 "b" 的访问记录只有两条。
因此，答案是 ["a"] 。
示例 2：

输入：access_times = [["d","0002"],["c","0808"],["c","0829"],["e","0215"],["d","1508"],["d","1444"],["d","1410"],["c","0809"]]
输出：["c","d"]
解释："c" 在时间段 [08:08, 09:07] 内有三条访问记录，时间分别为 08:08 、08:09 和 08:29 。 "d" 在时间段 [14:10, 15:09] 内有三条访问记录，时间分别为 14:10 、14:44 和 15:08 。然而，"e" 只有一条访问记录，因此不能包含在答案中，最终答案是 ["c","d"] 。
示例 3：

输入：access_times = [["cd","1025"],["ab","1025"],["cd","1046"],["cd","1055"],["ab","1124"],["ab","1120"]]
输出：["ab","cd"]
解释："ab"在时间段 [10:25, 11:24] 内有三条访问记录，时间分别为 10:25 、11:20 和 11:24 。 "cd" 在时间段 [10:25, 11:24] 内有三条访问记录，时间分别为 10:25 、10:46 和 10:55 。因此，答案是 ["ab","cd"] 。

提示：

1 <= access_times.length <= 100
access_times[i].length == 2
1 <= access_times[i][0].length <= 10
access_times[i][0] 仅由小写英文字母组成。
access_times[i][1].length == 4
access_times[i][1] 采用24小时制表示时间。
access_times[i][1] 仅由数字 '0' 到 '9' 组成。

2) .算法思路

假设是高级员工，排序，从第一个时间上开始+一个小时，如果有两个以上，就是高级员工

3) .算法步骤

1.创建一个空的HashSet（用于存储高访问员工的姓名）和一个空的LinkedList（用于存储最终结果）。
2.创建一个HashMap（名为map），用于将员工的姓名与其访问时间列表关联起来。
3.遍历access_times列表，对于每个访问记录，将员工的姓名作为键，将访问时间添加到其对应的值列表中。
4.开始计算高访问员工：
（1）对于map中的每个键（员工姓名）：
（2）获取该员工的访问时间列表。
（3）如果访问时间列表长度小于2，则跳过该员工。
（4）将访问时间列表中的时间值转换为整数，并进行升序排序。
（5）遍历访问时间列表的前三个时间值：
（6）如果当前时间值的后两个时间值小于当前时间值加100，则将该员工的姓名添加到HashSet中。
5.将HashSet中的姓名转换为LinkedList，并返回作为结果。

4）.代码示例

 class Solution {
        public List<String> findHighAccessEmployees(List<List<String>> access_times) {
            Set<String> set = new HashSet<>();
            List<String> list = new LinkedList<>();
            HashMap<String, List<String>> map = new HashMap<>();
            // 接受数据
            for (int i = 0; i < access_times.size(); i++) {
                List<String> temp = access_times.get(i);
                if (!map.containsKey(temp.get(0))) {
                    map.put(temp.get(0), new ArrayList<>());
                }
                String temp1 = temp.get(1);
                map.get(temp.get(0)).add(temp1);
            }

            //开始计算
            for (String key : map.keySet()
            ) {
                //一个员工的访问记录取出来了
                List<String> keys = map.get(key);
                int[] values = new int[keys.size()];
                //少于两个，直径跳过
                if (keys.size() < 2) continue;
                for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
                    values[i] = Integer.parseInt(keys.get(i));
                }
                Arrays.sort(values);
                //遍历到访问记录的前三条
                for (int i = 0; i < values.length - 2; i++) {
                    if  (values[i + 2] < values[i] + 100) {
                        set.add(key);
                    }
                }
            }
            //转换成答案
            for (String key : set
            ) {
                list.add(key);
            }
            return list;
        }
    }