我们假定一个用户搜索的关键词是他感兴趣的,现在请你基于这个前提设计一个小红书购物的推荐算法。 该算法的核心思想如下:首先给定一个商品清单,其中有每个商品所包含的关键词属性,然后给出用户最近搜索过的一些关键词,请你将包含用户搜索过的更多关键词的商品排在用户目录的前面。 对于包含关键词数量相同的商品,我们按默认顺序排序,也就是说按输入给定的顺序优先级。
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我们假定一个用户搜索的关键词是他感兴趣的,现在请你基于这个前提设计一个小红书购物的推荐算法。
该算法的核心思想如下:首先给定一个商品清单,其中有每个商品所包含的关键词属性,然后给出用户最近搜索过的一些关键词,请你将包含用户搜索过的更多关键词的商品排在用户目录的前面。
对于包含关键词数量相同的商品,我们按默认顺序排序,也就是说按输入给定的顺序优先级。
刚开始用PriorityQueue写超时,原因是每次加入新节点都会排序,太耗时了。后面换List统一add最后排序,一次O(NlogN)即可,运行时间500ms。
import java.io.*; import java.util.*; public class Main { static class Product { String name; int count; int order; public Product(String name, int count, int order) { this.name = name; this.count = count; this.order = order; } } public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String[] nq = br.readLine().split(" "); int n = Integer.parseInt(nq[0]); int q = Integer.parseInt(nq[1]); Set<String> keywordSet = new HashSet<>(Arrays.asList(br.readLine().split(" "))); List<Product> products = new ArrayList<>(n); for (int i = 0; i < n; i++) { String[] parts = br.readLine().split(" "); String name = parts[0]; int m = Integer.parseInt(parts[1]); String[] keywords = br.readLine().split(" "); int count = 0; for (String kw : keywords) { if (keywordSet.contains(kw)) count++; } products.add(new Product(name, count, i)); } products.sort((a, b) -> { if (a.count != b.count) { return Integer.compare(b.count, a.count); } else { return Integer.compare(a.order, b.order); } }); StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (Product p : products) { sb.append(p.name).append('n'); } System.out.print(sb); } }
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以上就是关于问题我们假定一个用户搜索的关键词是他感兴趣的,现在请你基于这个前提设计一个小红书购物的推荐算法。
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对于包含关键词数量相同的商品,我们按默认顺序排序,也就是说按输入给定的顺序优先级。的答案
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