LeetCode 2353. 设计食物评分系统【设计,哈希表,有序集合；堆+懒删除】1781

本文介绍: 本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。。

本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。

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由于本系列文章的内容随时可能发生更新变动，欢迎关注和收藏征服LeetCode系列文章目录一文以作备忘。

设计一个支持下述操作的食物评分系统：

修改系统中列出的某种食物的评分。
返回系统中某一类烹饪方式下评分最高的食物。

实现 FoodRatings 类：

FoodRatings(String[] foods, String[] cuisines, int[] ratings) 初始化系统。食物由 foods、cuisines 和 ratings 描述，长度均为 n 。
- foods[i] 是第 i 种食物的名字。
- cuisines[i] 是第 i 种食物的烹饪方式。
- ratings[i] 是第 i 种食物的最初评分。
void changeRating(String food, int newRating) 修改名字为 food 的食物的评分。
String highestRated(String cuisine) 返回指定烹饪方式 cuisine 下评分最高的食物的名字。如果存在并列，返回 字典序较小 的名字。

注意，字符串 x 的字典序比字符串 y 更小的前提是：x 在字典中出现的位置在 y 之前，也就是说，要么 x 是 y 的前缀，或者在满足 x[i] != y[i] 的第一个位置 i 处，x[i] 在字母表中出现的位置在 y[i] 之前。

示例：
输入

["FoodRatings", "highestRated", "highestRated", "changeRating", "highestRated", "changeRating", "highestRated"]
[[["kimchi", "miso", "sushi", "moussaka", "ramen", "bulgogi"], ["korean", "japanese", "japanese", "greek", "japanese", "korean"], [9, 12, 8, 15, 14, 7]], ["korean"], ["japanese"], ["sushi", 16], ["japanese"], ["ramen", 16], ["japanese"]]

输出

[null, "kimchi", "ramen", null, "sushi", null, "ramen"]

解释

FoodRatings foodRatings = new FoodRatings(["kimchi", "miso", "sushi", "moussaka", "ramen", "bulgogi"], ["korean", "japanese", "japanese", "greek", "japanese", "korean"], [9, 12, 8, 15, 14, 7]);
foodRatings.highestRated("korean"); // 返回 "kimchi"
                                    // "kimchi" 是分数最高的韩式料理，评分为 9 。
foodRatings.highestRated("japanese"); // 返回 "ramen"
                                      // "ramen" 是分数最高的日式料理，评分为 14 。
foodRatings.changeRating("sushi", 16); // "sushi" 现在评分变更为 16 。
foodRatings.highestRated("japanese"); // 返回 "sushi"
                                      // "sushi" 是分数最高的日式料理，评分为 16 。
foodRatings.changeRating("ramen", 16); // "ramen" 现在评分变更为 16 。
foodRatings.highestRated("japanese"); // 返回 "ramen"
                                      // "sushi" 和 "ramen" 的评分都是 16 。
                                      // 但是，"ramen" 的字典序比 "sushi" 更小。

提示：

1 <= n <= 2 * 10^4
n == foods.length == cuisines.length == ratings.length
1 <= foods[i].length, cuisines[i].length <= 10
foods[i]、cuisines[i] 由小写英文字母组成
1 <= ratings[i] <= 108
foods 中的所有字符串 互不相同
在对 changeRating 的所有调用中，food 是系统中食物的名字。
在对 highestRated 的所有调用中，cuisine 是系统中 至少一种 食物的烹饪方式。
最多调用 changeRating 和 highestRated 总计 2 * 10^4 次

解法1 平衡树

我们可以用一个哈希表

$f s$ 记录每个食物名称、对应的食物评分和烹饪方式，另一个哈希表套平衡树

$cs$ 记录每个烹饪方式、对应的食物评分和食物名称集合。

对于 changeRating 操作，先从 cs[fs[food].cuisine] 中删除旧数据，然后将 newRating 和 food 记录到

$cs$ 和

$f s$ 中：

// cpp
class FoodRatings {
private:
    unordered_map<string, pair<int, string>> fs;
    unordered_map<string, set<pair<int, string>>> cs;
public:
    FoodRatings(vector<string>& foods, vector<string>& cuisines, vector<int>& ratings) {
        for (int i = 0, n = foods.size(); i < n; ++i) {
            auto &f = foods[i], &c = cuisines[i];
            int r = ratings[i];
            fs[f] = {r, c};
            cs[c].emplace(-r, f);
        }
    }
    
    void changeRating(string food, int newRating) {
        auto &[r, c] = fs[food];
        auto &s = cs[c];
        s.erase({-r, food}); // 移除旧数据
        s.emplace(-newRating, food); // 添加新数据
        r = newRating;
    }
    
    string highestRated(string cuisine) {
        return cs[cuisine].begin()->second;
    }
};
// java
class FoodRatings {
    Map<String, Pair<Integer, String>> fs = new HashMap<>();
    Map<String, TreeSet<Pair<Integer, String>>> cs = new HashMap<>();

    public FoodRatings(String[] foods, String[] cuisines, int[] ratings) {
        for (var i = 0; i < foods.length; ++i) {
            String f = foods[i], c = cuisines[i];
            var r = ratings[i];
            fs.put(f, new Pair<>(r, c));
            cs.computeIfAbsent(c, k -> new TreeSet<>((a, b) -> 
                !Objects.equals(a.getKey(), b.getKey()) ? 
                    b.getKey() - a.getKey() : // 逆序 
                    a.getValue().compareTo(b.getValue())
                )).add(new Pair<>(r, f));
        }
    }
    
    public void changeRating(String food, int newRating) {
        var e = fs.get(food);
        var s = cs.get(e.getValue());
        s.remove(new Pair<>(e.getKey(), food)); // 移除旧数据
        s.add(new Pair<>(newRating, food)); // 添加新数据
        fs.put(food, new Pair<>(newRating, e.getValue()));
    }
    
    public String highestRated(String cuisine) {
        return cs.get(cuisine).first().getValue();
    }
}
// python
from sortedcontainers import SortedSet
class FoodRatings:
    def __init__(self, foods: List[str], cuisines: List[str], ratings: List[int]):
        self.fs = {}
        self.cs = defaultdict(SortedSet)
        for f, c, r in zip(foods, cuisines, ratings):
            self.fs[f] = [r, c]
            self.cs[c].add((-r, f))

    def changeRating(self, food: str, newRating: int) -> None:
        r, c = self.fs[food]
        s = self.cs[c]
        s.remove((-r, food)) # 移除旧数据
        s.add((-newRating, food)) # 添加新数据
        self.fs[food][0] = newRating

    def highestRated(self, cuisine: str) -> str:
        return self.cs[cuisine][0][1]

解法2 懒删除堆

另一种做法是用堆：

对于 changeRating 操作，直接往
对于

// cpp
class FoodRatings {
private:
    unordered_map<string, pair<int, string>> fs;
    unordered_map<string, 
        priority_queue<pair<int, string>, vector<pair<int, string>>, greater<>>> cs;
public:
    FoodRatings(vector<string>& foods, vector<string>& cuisines, vector<int>& ratings) {
        for (int i = 0, n = foods.size(); i < n; ++i) {
            auto &f = foods[i], &c = cuisines[i];
            int r = ratings[i];
            fs[f] = {r, c};
            cs[c].emplace(-r, f);
        }
    }
    
    void changeRating(string food, int newRating) {
        auto &[r, c] = fs[food];
        cs[c].emplace(-newRating, food); // 直接添加新数据，后面 highestRated 再删除旧的
        r = newRating;
    }
    
    string highestRated(string cuisine) {
        auto &q = cs[cuisine];
        while (-q.top().first != fs[q.top().second].first) // 堆顶的食物评分不等于其实际值
            q.pop();
        return q.top().second;
    }
};
// java
class FoodRatings {
    Map<String, Pair<Integer, String>> fs = new HashMap<>();
    Map<String, Queue<Pair<Integer, String>>> cs = new HashMap<>();

    public FoodRatings(String[] foods, String[] cuisines, int[] ratings) {
        for (var i = 0; i < foods.length; ++i) {
            String f = foods[i], c = cuisines[i];
            var r = ratings[i];
            fs.put(f, new Pair<>(r, c));
            cs.computeIfAbsent(c, k -> new PriorityQueue<>((a, b) -> 
                !Objects.equals(a.getKey(), b.getKey()) ? 
                    b.getKey() - a.getKey() : // 逆序 
                    a.getValue().compareTo(b.getValue())
                )).add(new Pair<>(r, f));
        }
    }
    
    public void changeRating(String food, int newRating) {
        var c = fs.get(food).getValue();
        cs.get(c).offer(new Pair<>(newRating, food)); // 直接添加新数据，后面 highestRated 再删除旧的
        fs.put(food, new Pair<>(newRating, c)); // 记录新评分
    }
    
    public String highestRated(String cuisine) {
        var q = cs.get(cuisine);
        while (!Objects.equals(q.peek().getKey(), fs.get(q.peek().getValue()).getKey()))
            q.poll();
        return q.peek().getValue();
    }
}
// python
class FoodRatings:
    def __init__(self, foods: List[str], cuisines: List[str], ratings: List[int]):
        self.fs = {}
        self.cs = defaultdict(list)
        for f, c, r in zip(foods, cuisines, ratings):
            self.fs[f] = [r, c]
            heappush(self.cs[c], (-r, f))

    def changeRating(self, food: str, newRating: int) -> None:
        f = self.fs[food]
        heappush(self.cs[f[1]], (-newRating, food)) # 直接添加新数据,后面highestRated再删除旧的
        f[0] = newRating

    def highestRated(self, cuisine: str) -> str:
        h = self.cs[cuisine]
        while -h[0][0] != self.fs[h[0][1]][0]: # 堆顶的食物评分!=实际值
            heappop(h)
        return h[0][1]