秋招算法题：用户网站行为分析寻找共性路径

在秋招的笔试过程中，面试者可能会遇到涉及算法分析的问题，如LeetCode中的1152题“用户网站访问行为分析”。该题目旨在考察候选人的数据结构、排序算法以及对问题的理解能力。题目背景是模拟一个网站用户的行为分析，通过给定的用户名（username）、访问时间（timestamp）和页面路径（website）数组，计算并找出最常见的用户行为路径，即最多用户共同遵循的三个页面访问顺序。 首先，理解题目的关键在于处理这些数据，找出每个用户访问过的路径组合。由于用户可能不连续访问相同的页面，我们需要遍历所有可能的三元组路径，并计算它们出现的次数。这可以通过使用哈希表或者集合来跟踪每个路径及其出现的用户数量。同时，需要维护一个优先队列（例如最小堆），用来存储已发现的路径，按照字典序排序和出现次数来更新。 以下是一种可能的解题步骤： 1. 初始化三个哈希表，分别用于存储每个用户访问过的三个页面路径，键为路径，值为该路径出现的用户数量。 2. 遍历用户名、时间戳和页面路径的三元组，对于每个用户，检查他/她访问过的前三个页面路径。如果这个路径组合还没有在哈希表中出现，将其添加，并设置计数为1；如果已经出现，增加计数。 3. 使用优先队列（最小堆）存储路径和计数的元组，按照路径字典序和计数排序。优先队列的比较函数应首先根据计数降序，其次根据路径字典序升序。 4. 在遍历过程中，不断更新优先队列中的路径。如果新的路径计数更高或路径相同但字典序更小，替换堆顶元素。 5. 遍历结束后，堆顶的路径就是最常见的共性行为路径。因为优先队列保证了字典序最小，所以即使有多个满足条件的路径，堆顶的就是字典序最小的那个。 Python伪代码可能如下： ```python from collections import defaultdict, Counter import heapq def common_paths(username, timestamp, website): path_counts = defaultdict(int) paths_heap = [] for i in range(3): for j in range(len(username)): user_path = tuple(website[j:i+3]) if user_path not in path_counts: path_counts[user_path] = 1 heapq.heappush(paths_heap, (1, user_path)) else: path_counts[user_path] += 1 heapq.heappushpop(paths_heap, (path_counts[user_path], user_path)) return [heapq.heappop(paths_heap)[1] for _ in range(3)] # 示例输入的处理 input_username = ["joe", "joe", "joe", "james", "james", "james", "james", "mary", "mary", "mary"] input_timestamp = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] input_website = ["home", "about", "career", "home", "cart", "maps", "home", "home", "about", "career"] result = common_paths(input_username, input_timestamp, input_website) print(result) # 输出: ['home', 'about', 'career'] ``` 这个解法利用了数据结构的优势，能够高效地找到最常见的用户行为路径，同时保证了字典序的最小性。理解并实现这样的算法是面试官期望看到的能力，因为它展示了候选人对基础数据结构的掌握和问题解决策略。