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1311 获取你好友已观看的视频(set、map、优先队列排序)
阅读量:366 次
发布时间:2019-03-04

本文共 2167 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

要解决这个问题,我们需要找到指定层数的视频,并按观看频率和字母顺序排列。以下是详细的解决方案:

方法思路

  • 问题分析:我们需要找到从给定id出发,最短距离为指定level的好友,并统计他们观看的视频频率。使用广度优先搜索(BFS)可以逐层扩展好友网络,找到指定层数的好友。

  • 数据结构选择

    • 队列:用于BFS处理每一层的好友。
    • 集合:记录已访问的好友,避免重复处理。
    • 哈希表:统计每个视频的观看频率。
    • 优先队列:按频率和视频名称排序。
  • 步骤

    • 初始化队列,加入初始id。
    • 循环处理每一层,直到达到指定level。
    • 收集指定层数的好友,并统计他们观看的视频频率。
    • 使用优先队列排序,按频率和视频名称生成结果。
  • 解决代码

    import java.util.*;public class Solution {    public List
    watchedVideosByFriends(List
    > watchedVideos, int[][] friends, int id, int level) { // 使用队列来进行广度优先搜索 Queue
    queue = new LinkedList<>(); Set
    visited = new HashSet<>(); // 初始化队列 queue.add(id); visited.add(id); List
    result = new ArrayList<>(); // 处理level=0的情况,即当前用户自己 if (level == 0) { for (List
    videos : watchedVideos) { for (String video : videos) { result.add(video); } } return result; } // 进行广度优先搜索,找到指定level的好友 while (true) { if (queue.isEmpty()) { break; } int currentLevelSize = queue.size(); // 处理当前层级的所有节点 for (int i = 0; i < currentLevelSize; i++) { int currentId = queue.poll(); // 遍历当前id的所有好友 for (int friendId : friends[currentId]) { if (!visited.contains(friendId)) { visited.add(friendId); queue.add(friendId); } } } // 当前层级处理完毕,level加一 if (visited.size() == level) { break; } } // 收集指定层级的好友,并统计他们看过的视频 Map
    videoCount = new HashMap<>(); while (!queue.isEmpty()) { int currentId = queue.poll(); List
    videos = watchedVideos.get(currentId); for (String video : videos) { videoCount.put(video, videoCount.getOrDefault(video, 0) + 1); } } // 使用优先队列对视频进行排序 PriorityQueue
    priorityQueue = new PriorityQueue<>( (a, b) -> { // 先按频率降序排列,频率相同则按字母升序排列 if (videoCount.get(a).equals(videoCount.get(b))) { return a.compareTo(b); } else { return Integer.compare(videoCount.get(b), videoCount.get(a)); } }); for (String video : videoCount.keySet()) { priorityQueue.add(video); } // 构建结果列表 while (!priorityQueue.isEmpty()) { result.add(priorityQueue.poll()); } return result; }}

    代码解释

  • 初始化队列和集合:队列用于BFS,集合记录已访问的好友,避免重复处理。
  • 处理层级:循环处理每一层,直到达到指定level。每次处理一个节点,扩展其好友并加入队列。
  • 收集视频频率:遍历指定层级的好友,统计他们观看的视频频率。
  • 排序视频:使用优先队列按频率和视频名称排序,生成最终结果。
  • 这个方法通过BFS逐层扩展好友网络,确保找到所有指定层数的好友,并高效统计和排序视频,解决了问题。

    转载地址:http://spgr.baihongyu.com/

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