我的代码的哪一部分导致“超时错误”，为什么？答案

【问题标题】：Which part of my code is causing a "Time-Out Error" and why?我的代码的哪一部分导致“超时错误”，为什么？
【发布时间】：2019-12-18 06:42:04
【问题描述】：

我正在尝试在 Hackerrank:https://www.hackerrank.com/challenges/climbing-the-leaderboard 上解决这个问题。问题陈述基本上表明有两组分数，一个是玩家，另一个是 Alice，我们必须使用 dense ranking 并显示 Alice 与其他玩家的分数相比的排名。它在大型测试用例上给了我超时错误。我已经在 Hackerrank 上使用了论坛建议并且成功了，但特别是我很想知道我的代码中的问题。这是我的代码：

class Dict(dict):

    def __init__(self):
        self=dict()

    def add(self,key,value):
        self[key]=value

def climbingLeaderboard(scores, alice):

    alice_rank=[]
    for i in range(len(alice)):
        scores.append(alice[i])
        a=list(set(scores))
        a.sort(reverse=True)
        obj=Dict()
        b=1
        for j in a:
            obj.add(j,b)
            b+=1
        if alice[i] in obj:
            alice_rank.append(obj[alice[i]])
    scores.remove(alice[i])        
    return alice_rank

【问题讨论】：

标签： python python-3.x algorithm

【解决方案1】：

您的代码中有几个问题，但最重要的是以下问题。

...
scores.append(alice[i])
a=list(set(scores))
a.sort(reverse=True)
...

在每次迭代中，将 Alice 的分数添加到 scores，然后对 scores 进行排序。这里的成本已经是O(nlog(n))，其中n - scores 中的元素数。因此，您的总时间复杂度变为O(n*n*log(n))。这太多了，因为n 可以达到200000，因此对于您的解决方案，它可以达到200000*200000*log(200000) 操作。

当然，还有一个问题：

...
for j in a:
    obj.add(j,b)
    b+=1
...

但它仍然没有上一个那么糟糕，因为循环时间复杂度是O(n)。

存在O(n*log(n)) 时间复杂度解决方案。我会给你一个总体思路，以便你自己轻松实现。

如果您记得得分重复的玩家在排行榜中的位置相同，那么您可以在循环之前将scores 转换为不重复的数组，如list(set(scores))。在这种情况下，第一个位置对应于最高分，第二个对应于第二高分，依此类推（初始数组按问题陈述按降序排序）。
根据上述步骤，对于 Alice 的每个score，您可以在数组中找到玩家得分小于或等于score 的位置。查找将采用O(log(n))，因为数组已排序。例如，如果玩家的分数是40, 30, 10，Alice 的分数是35，那么找到的位置将是2（对于算法描述，我认为第一个索引从1开始）为@987654344 @占据这个位置，这个位置是爱丽丝在排行榜的ACTUAL位置，所以可以马上打印出来。
另一个提示 - 您可以使用 bisect 模块在数组中执行二进制搜索。

因此，建议解决方案的整体时间复杂度为O(n*log(n))。它会通过所有的测试用例（我试过了）。

【讨论】：

【解决方案2】：

执行重复排序 (a.sort(reverse=True)) 会消耗大量时间。我有同样的问题。如果您阅读问题，您会发现分数是按排序（升序或降序）输入的。 诀窍是利用这种固有的输入顺序。

还有一点，由于嵌套循环，您的代码的时间复杂度为 O(n^2)，而您所说的论坛可能会使用 O(n)（不确定）。

【讨论】：