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)。
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: 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:一共q行,每行一个整数代表喜好值为k的用户的个数
5 1 2 3 3 5 3 1 2 1 2 4 5 3 5 3
1 0 2
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
n=int(input().strip()) like=list(map(int, input().strip().split())) q=int(input().strip()) A=[] for i in range(q): A.append(list(map(int, input().strip().split()))) for i in range(len(A)): print(like[A[i][0]-1:A[i][1]].count(A[i][2]))
#采用字典 n = int(input()) xihao = list(map(int,input().split())) dct = {} for i in range(n): if xihao[i] not in dct.keys(): dct[xihao[i]] = [i] else: dct[xihao[i]].append(i) q = int(input()) res = [] for i in range(q): l,r,k = list(map(int,input().split())) count = 0 try: tmp = dct[k] # print(tmp) for j in range(len(tmp)): if tmp[j] <= r-1 and tmp[j] >= l-1: count += 1 except: pass res.append(count) for r in res: print(r)
import bisect n = int(input()) l = list(map(int, input().split())) q = int(input()) keys = list(set(l)) score_dict = {} for k in keys: score_dict[k] = [] for i in range(n): score_dict[l[i]].append(i) q_l = [] for q_i in range(q): q_l.append(list(map(int, input().split()))) for q_i in range(q): l, r, k = q_l[q_i] if k in score_dict: print(bisect.bisect(score_dict[k], r-1) - bisect.bisect_left(score_dict[k], l-1)) else: print(0)
import sysn =int(sys.stdin.readline().strip())l =map(int, sys.stdin.readline().strip().split())m =int(sys.stdin.readline().strip())for i in range(m):s =map(int, sys.stdin.readline().strip().split())ind1,ind2,f =s[0]-1, s[1]-1, s[2]a =filter(lambdax: x ==s[2], l[ind1:ind2+1])print len(a)