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为了解决这个问题，我们需要统计给定数组中的物品数量，使其满足特定的检索规则。检索规则可以是物品的类型、颜色或名称中的任意一个。我们可以通过遍历数组并使用哈希表来优化查找过程。
解题思路
初始化哈希表：使用unordered_map存储每个规则关键字对应的索引位置，避免每次都进行类型判断。 遍历数组：对于数组中的每个物品，检查其类型、颜色或名称是否符合给定的检索规则。 统计匹配数量：如果物品满足任一规则条件，则计数器加一。 这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是物品的数量，确保了高效性。
代码实现
#include #include #include using namespace std;int countMatches(vector > items, string ruleKey, string ruleValue) { unordered_map mp; mp["type"] = 0; mp["color"] = 1; mp["name"] = 2; int res = 0; for (int i = 0; i < items.size(); ++i) { if (items[i][mp[ruleKey]] == ruleValue) { res++; } } return res;}
代码解释
哈希表初始化：unordered_map<string, int> mp存储了规则关键字及其对应的索引位置。 循环遍历：对于每个物品，使用哈希表快速找到对应的索引，检查其值是否与规则值匹配。 计数器更新：每当找到符合条件的物品，计数器res加一。 这种方法确保了在处理大量物品时的高效性和准确性。
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