Python中的稀疏数组Hackerrank解决方案

在处理大量数据时，稀疏数组是一种更加高效的数据结构。稀疏数组使用较少的内存来存储大量的数据，同时可以快速访问和修改元素。

Hackerrank是一个流行的算法练习网站，其中许多问题都需要高效地处理大量的数据。在许多情况下，使用稀疏数组可以提高您的代码效率。

本文将介绍如何在Python中使用稀疏数组来解决Hackerrank问题。

稀疏数组基础知识

稀疏数组是一种数据结构，它使用用于存储大型矩阵、数组和表格数据的算法和数据结构。稀疏数组使用较少的内存来表示具有许多零元素的大型二维数组。

在Python中，我们可以使用scipy.sparse库来创建稀疏矩阵。下面是一个创建稀疏矩阵的例子：

import scipy.sparse as sp

# 创建一个3行4列的稀疏矩阵
sparse_matrix = sp.lil_matrix((3, 4))

# 将(0, 1)位置的元素设置为1
sparse_matrix[0, 1] = 1

# 将(1, 1)位置的元素设置为2
sparse_matrix[1, 1] = 2

# 打印稀疏矩阵
print(sparse_matrix.A)

输出：

array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int64)

在这个例子中，我们使用了sp.lil_matrix函数创建了一个3行4列的稀疏矩阵。我们然后通过将一些元素设置为非零值来填充稀疏矩阵，并打印其密集表示。

Hackerrank问题中的稀疏数组

让我们来看一个使用稀疏数组解决Hackerrank问题的例子。题目链接：Sparse Arrays | HackerRank

问题描述：

你需要实现一个字符串查找函数，该函数可以在与一个字符串数组相对应的出现次数数组中返回相应查找串的出现次数。

例如，给定一个字符串数组arr和一个查找串query，假设arr=[“abc”、“de”、“fgh”，“abc”，“de”]query=“abc”，那么函数应该返回2。

import scipy.sparse as sp

# 读取输入
n = int(input().strip())
strings = []
for i in range(n):
    strings.append(input().strip())

# 创建一个稀疏矩阵，用于表示出现次数
sparse_matrix = sp.lil_matrix((n, n))

# 计算每个字符串的出现次数
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if strings[i] == strings[j]:
            sparse_matrix[i, j] += 1

# 处理查询
q = int(input().strip())
for i in range(q):
    query = input().strip()
    count = 0
    for j in range(n):
        if query == strings[j]:
            count += sparse_matrix[j, j]
    print(count)

在上面的示例中，我们首先读取输入并创建一个稀疏矩阵来存储出现次数。我们然后遍历字符串数组并计算每个字符串的出现次数，并将该信息存储在稀疏矩阵中。最后，我们处理查询并输出对应的出现次数。

总结

在Python中，使用稀疏数组是处理大量数据的高效方法。在Hackerrank问题中，使用稀疏数组可以有效地处理字符串出现次数等问题。希望这篇文章能够帮助您在解决类似问题时更好地利用稀疏数组。