二分法（Binary Search）的算法思路如下：

一、基本思想

二分法是一种在有序数据中查找目标值的高效算法。
核心思想是：

每次将搜索区间一分为二，通过比较中间元素与目标值，迅速缩小查找范围。

二、适用前提

• 数据必须是有序的（升序或降序）
• 支持随机访问（如数组）

三、算法思路步骤（以升序数组为例）

1. 确定初始区间

   • 左边界 left = 0
   • 右边界 right = n - 1

2. 循环查找

   • 当 left <= right 时：
     1. 计算中间位置
        mid = left + (right - left) / 2
     2. 比较：
        • 若 arr[mid] == target → 查找成功
        • 若 arr[mid] < target → 目标在右半区
          left = mid + 1
        • 若 arr[mid] > target → 目标在左半区
          right = mid - 1

3. 结束条件

   • 区间为空（left > right）仍未找到 → 查找失败

四、示意说明

例如在数组：
[1, 3, 5, 7, 9, 11] 中查找 7

• 第一次：中间是 5 → 小了 → 查右边
• 第二次：中间是 9 → 大了 → 查左边
• 第三次：中间是 7 → 找到

五、时间与空间复杂度

• 时间复杂度：
  $O(\log n)$
• 空间复杂度：
  • 迭代版：$O(1)$
  • 递归版：$O(\log n)$

六、常见变形

• 查找第一个/最后一个等于目标的元素
• 查找第一个 ≥ target 的位置
• 查找最后一个 ≤ target 的位置
• 用于答案二分（如最小值、最大值问题）

七、一句话总结

二分法通过不断“对半排除不可能区间”，在有序数据中实现高效查找。

如果你愿意，我也可以：

• 给你 伪代码 / Java / Python 实现
• 讲 二分法的易错点
• 或讲 二分法在刷题中的套路

下面我分两块来讲：(1) 你这段代码在做什么（算法思路）、(2) 滑动窗口题的通用解题套路总结。另外我会顺带指出你代码里几个关键边界/细节问题，方便你对齐题意和避免 WA。

1) 这段代码的算法思路（它想用“循环数组 + 滑动窗口”）

题目抽象

• 有一个长度 168 的数组 nums，表示一周每小时访问量。
• 允许“跨周期”，本质就是：数组是环形的（循环数组）。
• 要找一个连续的时间窗（长度 ≤ 168），满足某个“累计访问量约束”（你代码写的是 sum <= count），并且让时间窗长度尽量大；若多个，取起点最小。

你代码的目标：找“满足 sum_val <= count 的最长窗口”。

双指针/滑动窗口变量含义

• start：窗口左端点（起始小时）
• end：窗口右端点（你代码把它当作“不断往右扩”的指针）
• sum_val：当前窗口内元素之和（用 long 防溢出）
• end % 168：实现环形访问（跨周期）

并且你把 end 往右推进时，用 %168 去取数组，等价于把数组“拼接成无限长”：
nums[0..167], nums[0..167], nums[0..167]...

代码流程（按你现在写法解释）

1. 初始化：

   • start=0, end=0
   • sum_val = nums[0]

2. 外层循环：枚举每个 start（从 0 到 167）

3. 内层循环：当 sum_val <= count 时，不断扩展 end

   • 如果当前窗口更长，就更新答案（res_start=start, res_end=end%168）
   • end++，并把新的元素 nums[end%168] 加进来
   • 如果窗口长度已经到 168，就停止扩展

4. 当窗口不再满足条件（sum_val > count）或者长度达到 168 后：

   • 右移 start（缩小窗口），即从 sum_val 中减去 nums[start]

直觉上：

• “能扩就扩”（扩大窗口拿更长长度）
• “不合法了就缩”（移动左指针）
  这就是典型滑动窗口。

2) 你这段代码里要注意的 3 个关键问题（很重要）

问题 A：题意是 sum <= count 还是 sum >= count？

你截图里写的是：

“时间窗内累计用户访问量必须 大于 给定的容忍值”

但你的代码条件是：

java
while (sum_val <= count) { ... }

也就是“累计访问量 不超过 容忍值”才算合法。

这两者含义完全相反：

• 如果“容忍值”代表升级影响上限，通常应该是 sum <= count（窗口内访问量别太大）。
• 如果题目真的是要求 sum >= count（累计访问量至少达到某阈值），那窗口扩展/收缩的方向、比较符号都要反过来设计。

✅ 你需要先确认题目真正约束是哪一个。
（从“减少升级影响、找最佳升级时间窗”这种语义上，我更倾向是 sum <= count 才合理。）

问题 B：窗口长度有明显“差 1”风险（end/start 的定义不统一）

你用的是：

java
if (end - start > max_window_size)

但你又把 sum_val 初始化为 nums[start]，说明窗口里已经有 1 个元素了。

如果窗口是“左右都包含”的 [start, end]，那么长度应该是：

• len = end - start + 1

如果窗口是“右开区间”的 [start, end)，那么初始化和更新方式又得完全配套。

你现在的写法更像是“sum_val 对应 [start, end]（含 end）”，但长度却用 end-start，因此很可能短 1。

✅ 最稳的做法：明确窗口定义（建议用左闭右闭或左闭右开），所有地方统一。

问题 C：到 168 长度时你会“重复减 nums[start]”

你内层里有一段：

java
if (end - start >= 168) {
    sum_val -= nums[start];
    break;
}

跳出内层后，外层又会执行一次：

java
sum_val -= nums[start];

这会导致当触发长度==168时，nums[start] 被减了两次，sum_val 错掉。

✅ 应该保证“每次 start++ 只减一次”。

3) 总结：滑动窗口（双指针）通用解题思路

滑动窗口适合这类题的核心原因是：

数组非负（访问量范围是 [0, 2^31]），所以右扩 sum 不会变小，左缩 sum 不会变大，具备“单调性”，双指针就能线性推进。

通用套路（最常见版本：找满足约束的最长/最短子数组）

1. 定义窗口 [l, r] 或 [l, r)
2. 维护一个窗口状态（比如 sum）
3. 移动右指针扩展窗口：r++，更新状态
4. 当窗口不满足条件时：移动左指针收缩窗口：l++，更新状态
5. 在“窗口合法”的时机，更新答案（最大长度/最小长度/最优起点等）

关键点就三句：

• 右指针负责“扩张以探索”
• 左指针负责“收缩以修复合法性”
• 指针都只单调移动，所以通常是 O(n)

4) 环形数组怎么配合滑动窗口？

常见两种方式：

方式 1：数组复制一份（变成长度 2N）

把 nums 变成 nums2，长度 336：

• nums2[i] = nums[i % 168] 然后在 nums2 上做滑动窗口，但要求窗口长度 <= 168 且起点 < 168。

方式 2：不复制，用 % N 取值（你用的方式）

用一个“逻辑上的 r”不断增加：

• 元素访问用 nums[r % N] 并限制窗口长度 r - l + 1 <= N

两种都可以，复制版更直观、边界更少坑。

如果你愿意，我可以在你确认“题目到底是 sum<=count 还是 sum>=count”之后，把这段 Java 代码**改成边界正确、不会差 1、不会重复减、并满足“多解取最小 start”**的标准版本。你只要告诉我：题目约束到底是哪一个符号即可。

下面我按代码执行顺序，把你这段程序逐行解析清楚，并给出一份**“加好注释的完整版本”，最后再总结一下这类题的正确建模思路（以及你这份代码在算法层面的含义）**。

一、题目本质先说明（很关键）

这是一个并行调度问题：

• 有 m 条流水线（等价于 m 台机器）
• 有 n 个作业，每个作业有一个处理时间
• 调度规则：

  永远优先选择「处理时间最短」的作业

• 当某条流水线空闲时，就从剩余作业中取最短的继续处理
• 问：所有作业完成的总时间（makespan）是多少

二、你这段代码整体在做什么？

你的代码做了三件核心事情：

1. 读取输入
2. 将作业时间按从小到大排序
3. 用 i % m 的方式，把作业“轮流”分配到 m 条流水线
4. 取所有流水线中耗时最长的那个，作为最终答案

👉 本质上是一个 “贪心 + 简化调度” 的实现。

三、逐段解析 + 注释说明

1️⃣ 导入包（有冗余，但不影响运行）

java
import java.util.Scanner;
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
import java.util.HashMap;
import java.util.regex.Pattern;

👉 实际只用到了：

• Scanner
• Arrays

其余可以删掉（面试/考试不扣分，但工程上不推荐）。

2️⃣ 主函数入口

java
public class Main {
    public static void main(String[] args) {

3️⃣ 读取第一行：m 和 n

java
Scanner in = new Scanner(System.in);
String input_str = in.nextLine();
String[] tmp2 = input_str.split(" ");

• 读入一整行，比如："3 5"
• 按空格拆分

java
int[] nums = new int[tmp2.length];
for (int i = 0; i < tmp2.length; i++) {  
    nums[i] = Integer.parseInt(tmp2[i]);
}

• 转成整数数组

java
int m = nums[0];
int n = nums[1];

• m：流水线数量
• n：作业数量

4️⃣ 读取第二行：每个作业的处理时间

java
String input_str1 = in.nextLine();
String[] tmp21 = input_str1.split(" ");

例如：
8 4 3 2 10

java
Integer[] times = new Integer[tmp21.length];
for (int i = 0; i < tmp21.length; i++) {  
    times[i] = Integer.parseInt(tmp21[i]);
}

• 使用 Integer[] 是为了后面 Comparator 排序（虽然 int[] 也能排）

5️⃣ 对作业时间排序（核心贪心策略）

java
Arrays.sort(times, new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1 - o2;
    }
});

👉 排序后：

[2, 3, 4, 8, 10]

含义：

后续调度始终“优先处理时间短的作业”

这是题目明确给出的规则。

6️⃣ temp 数组：表示每条流水线当前的累计耗时

java
int[] temp = new int[m];

• temp[i]：第 i 条流水线目前总共干了多久

初始化时，所有流水线耗时都是 0

7️⃣ 轮流分配作业（关键逻辑）

java
for (int i = 0; i < n; i++) {
    temp[i % m] += times[i];
}

这一行非常关键，解释清楚：

• times[i]：第 i 个最短作业
• i % m：轮流分配给第 0、1、2、...、m-1 条流水线

以示例为例：

text
m = 3
times = [2, 3, 4, 8, 10]

分配过程：

8️⃣ 取最大值：总完成时间

java
System.out.println(Arrays.stream(temp).max().getAsInt());

• 所有作业完成的时间 = 最忙的那条流水线完成的时间
• 上例中最大是 13

四、加好注释的【完整标准版代码】

java
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {

        Scanner in = new Scanner(System.in);

        // ===== 1. 读取 m 和 n =====
        String[] firstLine = in.nextLine().split(" ");
        int m = Integer.parseInt(firstLine[0]); // 流水线数量
        int n = Integer.parseInt(firstLine[1]); // 作业数量

        // ===== 2. 读取每个作业的处理时间 =====
        String[] secondLine = in.nextLine().split(" ");
        Integer[] times = new Integer[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            times[i] = Integer.parseInt(secondLine[i]);
        }

        // ===== 3. 按作业时间从小到大排序（贪心）=====
        Arrays.sort(times);

        // ===== 4. temp[i] 表示第 i 条流水线的累计耗时 =====
        int[] temp = new int[m];

        // ===== 5. 轮流分配最短作业给流水线 =====
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            temp[i % m] += times[i];
        }

        // ===== 6. 总完成时间 = 所有流水线中的最大耗时 =====
        int result = Arrays.stream(temp).max().getAsInt();
        System.out.println(result);
    }
}

五、算法层面的总结（面试常考）

你这道题的模型是：

• 并行机器调度（Parallel Machine Scheduling）
• Shortest Job First（SJF）贪心思想

你这份代码的特点：

✅ 思路简单
✅ 能通过大部分基础测试
⚠️ 不是严格最优调度算法（真正严格的是用「最小堆 + 当前最空闲流水线」）

但在 m,n ≤ 100 的限制下，这种实现通常是出题人默认答案。

如果你愿意，下一步我可以帮你：

• 写一份 “严格符合题意的最小堆版本”
• 对比 你现在的版本 vs 标准调度算法
• 或帮你总结 “并行调度类题目的统一解法模板”

你可以直接说：
👉「帮我改成最小堆版」或「讲一下为什么这个方法可行」

你代码里对排序方法 重写 Comparator 的原因，本质上是为了告诉 Arrays.sort()：** “我想按什么规则排序”**。

不过在你这段代码里，重写其实不是必须的，更多是“写法习惯/为了显式表达排序规则”。

1）为什么会出现“重写 compare”？

你的数组是：

java
Integer[] times

当你写：

java
Arrays.sort(times, new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1 - o2;
    }
});

等价于告诉 Java：

按照从小到大（升序）排序，因为如果 o1 < o2 就返回负数，让 o1 排在前面。

Comparator 的 compare 返回值含义

• < 0 ：o1 排在 o2 前面
• = 0 ：两者位置无所谓
• > 0 ：o1 排在 o2 后面

2）那为什么说“这里重写没必要”？

因为 Integer 本身就实现了 Comparable 接口，默认就是升序排序。

所以你完全可以直接写：

java
Arrays.sort(times);

效果和你那段重写 Comparator 的升序版本一模一样。

3）什么时候“必须重写 Comparator”？

下面这些场景，重写才有意义 / 才需要：

✅（1）你想降序排序

java
Arrays.sort(times, (a, b) -> b - a);

✅（2）你想按某种自定义规则排序（比如绝对值、字符串长度、对象某个字段）

例如按作业时间的“个位数”排序：

java
Arrays.sort(times, (a, b) -> (a % 10) - (b % 10));

✅（3）你排序的是自定义对象

比如 Job { int time; int id; }
你要按 time 排序就必须提供 Comparator。

4）你这段 compare 写法还有一个潜在问题（小坑）

你写的是：

java
return o1 - o2;

如果数很大，o1 - o2 可能溢出（例如接近 Integer.MAX_VALUE）。

更安全的写法是：

java
return Integer.compare(o1, o2);

或者 lambda：

java
Arrays.sort(times, Integer::compare);

不过你这题 t < 100，所以不会溢出，只是写法习惯上建议更规范。

结论

• 你重写 Comparator 的原因：显式指定排序规则（升序），也方便以后改成降序或其他规则。
• 但在本题里并不需要：因为 Integer[] 默认排序就是升序。
• 更推荐：直接 Arrays.sort(times); 或用 Integer.compare 的安全写法。

如果你愿意，我也可以帮你把这段代码改成更简洁、更规范的版本（包括输入读取更鲁棒）。

下面按“题意 → 代码做法 → 复杂度/注意点 → 带注释代码”给你讲清楚。

1）题意抽象（你这段代码在解决什么）

• 原本有一段连续正整数序列：start, start+1, ..., start+length-1
• 把它们拼接成一个大字符串（比如 8 9 10 11 12 → "89101112"）
• 再把这个字符串里部分字符打乱顺序，得到输入 inputStr（字符总数不变、每个数字字符出现次数不变）
• 现在给你 inputStr 和 length，保证能还原唯一的连续序列
• 要输出该序列的最小数字（也就是 start）

关键：因为只是“打乱字符”，所以我们只需要比较字符频次（0~9 各出现多少次），不需要关心顺序。

2）代码思路（逐步解释）

A. 统计目标字符串的字符频次 targetFreq

java
Map<Character, Integer> targetFreq = new HashMap<>();
for (char c : inputStr.toCharArray()) {
    targetFreq.put(c, targetFreq.getOrDefault(c, 0) + 1);
}

含义：把输入的打乱字符串当作“字符多重集合”，例如 "19801211"：

• '1' 出现 4 次
• '9' 出现 1 次
• '8' 出现 1 次
• '0' 出现 1 次
• '2' 出现 1 次

B. 枚举可能的起点 start（题目限定正整数 ≤ 1000）

java
int maxSearch = 1000 - length + 1;
for (int start = 1; start <= maxSearch; start++) {
    ...
}

因为序列长度为 length，且数字不超过 1000，所以起点最大只能到 1000-length+1。

C. 对每个 start，构造该连续序列拼接后的字符频次 windowFreq

java
Map<Character, Integer> windowFreq = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < length; i++) {
    String numStr = String.valueOf(start + i);
    for (char c : numStr.toCharArray()) {
        windowFreq.put(c, windowFreq.getOrDefault(c, 0) + 1);
    }
}

含义：把 start..start+length-1 每个数字转成字符串，逐字符统计频次。

D. 比较 windowFreq 是否与 targetFreq 完全一致

你做了两步保证“完全一致”：

1. 对 targetFreq 中的每个字符，看 windowFreq 里是否频次相等
2. 再用 windowFreq.size() == targetFreq.size() 防止多出别的字符键

匹配则输出 start 并结束。

3）复杂度与可优化点

• 外层最多枚举 ~1000 次
• 每次统计 length 个数，每个数最多 4 位（<=1000）
• 总体规模很小，暴力可过

✅ 可以优化：不用 HashMap<Character,Integer>，因为字符只可能是 '0'..'9'，用 int[10] 更快更简洁（但你现在这样也能过）。

4）加注释后的代码（保持你原写法，只补注释与小幅整理）

java
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);

        // inputStr：被打乱后的拼接字符串（只打乱顺序，不改变字符数量）
        String inputStr = in.next();

        // length：连续正整数序列的长度
        int length = in.nextInt();

        // ========= 1) 统计目标字符串中每个字符(0~9)的出现次数 =========
        Map<Character, Integer> targetFreq = new HashMap<>();
        for (char c : inputStr.toCharArray()) {
            targetFreq.put(c, targetFreq.getOrDefault(c, 0) + 1);
        }

        // ========= 2) 枚举可能的起始数字 start =========
        // 题目限制“正整数不超过1000”，因此 start+length-1 <= 1000
        int maxSearch = 1000 - length + 1;

        for (int start = 1; start <= maxSearch; start++) {

            // ===== 3) 构造当前候选序列 start..start+length-1 的字符频次 =====
            Map<Character, Integer> windowFreq = new HashMap<>();

            for (int i = 0; i < length; i++) {
                // 当前数字转为字符串，逐字符计数
                String numStr = String.valueOf(start + i);
                for (char c : numStr.toCharArray()) {
                    windowFreq.put(c, windowFreq.getOrDefault(c, 0) + 1);
                }
            }

            // ===== 4) 判断 windowFreq 是否与 targetFreq 完全一致 =====
            boolean isMatch = true;

            // 先检查：targetFreq 中的每个字符在 windowFreq 中频次必须相同
            for (Map.Entry<Character, Integer> entry : targetFreq.entrySet()) {
                char c = entry.getKey();
                int freq = entry.getValue();

                if (!windowFreq.containsKey(c) || !windowFreq.get(c).equals(freq)) {
                    isMatch = false;
                    break;
                }
            }

            // 再检查：windowFreq 不应包含 targetFreq 没有的额外字符
            if (isMatch && windowFreq.size() == targetFreq.size()) {
                // 找到唯一匹配的起点（题目保证唯一）
                System.out.println(start);
                return;
            }
        }
    }
}

如果你想让我把它改成更“标准高效”的版本（用 int[10]，比较数组即可，代码更短更快），我也可以直接给你一份。

getOrDefault() 是 Java Map 接口里一个非常常用、也非常好用的方法，用来安全地取值并提供默认值，避免写一堆 if 判断。

下面从「是什么 → 为什么用 → 怎么用 → 和传统写法对比 → 在你代码中的作用」一步步讲清楚。

1️⃣ getOrDefault() 是什么？

方法签名：

java
V getOrDefault(Object key, V defaultValue)

含义：

如果 Map 中存在 key，返回对应的 value；
如果不存在，返回你给的 defaultValue。

2️⃣ 为什么需要它？

在使用 Map 统计次数时，最常见的问题是：

java
map.get(key) + 1   // ❌ 可能空指针

如果 key 之前没出现过，map.get(key) 会返回 null，直接 +1 就会抛 NullPointerException。

3️⃣ 传统写法（不用 getOrDefault）

java
if (map.containsKey(c)) {
    map.put(c, map.get(c) + 1);
} else {
    map.put(c, 1);
}

✅ 正确
❌ 冗长、啰嗦

4️⃣ 使用 getOrDefault() 的写法（推荐）

java
map.put(c, map.getOrDefault(c, 0) + 1);

一步完成：

• 不存在 → 用 0
• 存在 → 用原来的值
• 再统一 +1

5️⃣ 用一个具体例子理解

初始：

java
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();

第一次遇到 '1'：

java
map.getOrDefault('1', 0)  // 返回 0
map.put('1', 0 + 1);      // 存成 1

第二次遇到 '1'：

java
map.getOrDefault('1', 0)  // 返回 1
map.put('1', 1 + 1);      // 存成 2

6️⃣ 在你代码中的真实作用（结合你这题）

你写的是：

java
targetFreq.put(c, targetFreq.getOrDefault(c, 0) + 1);

这行代码的含义是：

统计字符串中每个字符出现的次数

• 如果之前没出现过 → 从 0 开始计数
• 如果出现过 → 在原有次数上 +1

同样的逻辑也用在：

java
windowFreq.put(c, windowFreq.getOrDefault(c, 0) + 1);

7️⃣ 什么时候不适合用 getOrDefault？

当你必须区分：

• key 不存在
• key 存在但 value 是 null

这种情况就不适合用（大多数计数题不涉及）。

8️⃣ 一句话总结（面试级）

getOrDefault(key, defaultValue) 用来在 Map 中安全取值并提供默认值，
特别适合计数、频率统计、滑动窗口等场景，可以避免空指针并大幅简化代码。

如果你愿意，我也可以：

• 帮你对比 getOrDefault vs merge
• 或讲 Map.compute() / computeIfAbsent() 的区别和使用场景

下面先把你这段代码逐行加上详细注释（保持原逻辑不改），再总结一下自定义排序（Comparator / lambda）怎么实现。

1）加了详细注释的代码（原逻辑版）

java
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

class _57热点网站统计1 {
    public static void main(String[] args) {

        // Scanner 用于从标准输入读取多行
        Scanner in = new Scanner(System.in);

        // map：统计每个 URL 的访问次数
        // key = URL 字符串, value = 访问次数
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();

        // result：拼接所有“查询 N”时的输出结果（每次查询输出一行）
        StringBuffer result = new StringBuffer();

        // hasNext(): 只要输入流中还有 token 就继续
        // 注意：你这里用 nextLine() 读整行，但 while 用 hasNext() 判断 token，有时会有细微不一致
        // 不过一般测试数据是规整的，仍可工作
        while (in.hasNext()) {

            // 读取一整行：要么是 URL，要么是数字 N
            String input_str = in.nextLine();

            // 用“尝试转 int + 捕获异常”的方式判断：该行到底是不是数字
            // 如果能 parse 成 int -> 说明这一行是查询 N（需要输出 Top N）
            // 如果 parse 抛异常 -> 说明这一行是 URL（需要计数 +1）
            try {
                int num = Integer.parseInt(input_str);

                // list：把 map 中的统计结果搬到列表里，便于排序取 Top N
                // 你这里把每项拼成 "count url" 这样的字符串，后面排序时再 split 拆开
                // （能跑，但效率一般；更推荐用 Entry 或自定义对象）
                List<String> list = new ArrayList<>();

                // 遍历 map，把每个 (url, count) 转成 "count url" 存入 list
                map.forEach((k, v) -> {
                    list.add(v + " " + k);
                });

                // ===== 自定义排序：先按访问次数降序；次数相同按 URL 字典序升序 =====
                list.sort((o1, o2) -> {

                    // o1/o2 形如 "count url"
                    // split(" ") 后 [0] 是count, [1] 是url
                    int value1 = Integer.parseInt(o1.split(" ")[0]);
                    int value2 = Integer.parseInt(o2.split(" ")[0]);

                    if (value1 == value2) {
                        // 次数相同：按 URL 字典序升序（compareTo 默认升序）
                        String key1 = o1.split(" ")[1];
                        String key2 = o2.split(" ")[1];
                        return key1.compareTo(key2);
                    } else {
                        // 次数不同：按次数降序（value2 - value1）
                        return value2 - value1;
                    }
                });

                // 取排序后前 num 个 URL，拼接输出：用逗号分隔
                for (int i = 0; i < num; i++) {
                    result.append(list.get(i).split(" ")[1]).append(",");
                }

                // 删除最后一个多余的逗号，然后加换行
                result.delete(result.length() - 1, result.length()).append("\n");

            } catch (Exception e) {
                // 进入 catch：说明这一行不是数字 -> 当作 URL 访问记录

                // 如果已经存在该 URL，次数 +1；否则初始化为 1
                if (map.containsKey(input_str)) {
                    int value = map.get(input_str);
                    map.put(input_str, value + 1);
                } else {
                    map.put(input_str, 1);
                }
            }
        }

        // 输出所有查询的结果
        System.out.println(result);
    }
}

2）这题里“自定义排序”怎么实现（总结）

你这里用的是：

java
list.sort((o1, o2) -> { ... });

这本质上就是传了一个 Comparator（比较器），规则由你定义。

Comparator 的返回值规则

• 返回 < 0：o1 排在 o2 前
• 返回 = 0：顺序无所谓
• 返回 > 0：o1 排在 o2 后

本题需要的排序规则（很典型）

1. 访问次数多的排前面（降序）
2. 次数相同，URL 字典序小的排前面（升序）

伪逻辑：

text
if count1 != count2:
    count 大的排前 -> 降序
else:
    url 字典序小的排前 -> 升序

你用 lambda 写出来就是：

java
if (value1 == value2) return key1.compareTo(key2); // 升序
else return value2 - value1;                       // 降序

更推荐的写法（更清晰、更少 split、效率更好）

不要用 "count url" 这种字符串拼接再 split，直接对 map.entrySet() 排序更合理：

java
List<Map.Entry<String, Integer>> entries = new ArrayList<>(map.entrySet());
entries.sort((e1, e2) -> {
    int c = Integer.compare(e2.getValue(), e1.getValue()); // 次数降序
    if (c != 0) return c;
    return e1.getKey().compareTo(e2.getKey());             // URL 升序
});

这就是“自定义排序”的标准实现方式：先比主关键字，再比次关键字。

如果你想，我也可以顺手把你整段程序改成“Entry 排序版 + 输出 TopN”，同时修一下 hasNext() 搭配 nextLine() 的小不一致点，让代码更稳。

在 Java 里，“自定义排序”本质就是：给排序方法传一个 Comparator（比较器），告诉它“两个元素该怎么比”。

下面把常见格式按从“最标准”到“最常用”整理给你（你写题基本就用这些）。

1）最标准格式：匿名内部类（旧写法）

java
Collections.sort(list, new Comparator<T>() {
    @Override
    public int compare(T a, T b) {
        // a < b 返回负数，a == b 返回0，a > b 返回正数
        return ...;
    }
});

数组也一样：

java
Arrays.sort(arr, new Comparator<T>() {
    @Override
    public int compare(T a, T b) {
        return ...;
    }
});

2）最常用格式：Lambda（推荐）

java
list.sort((a, b) -> {
    return ...;
});

或者直接：

java
Collections.sort(list, (a, b) -> ...);
Arrays.sort(arr, (a, b) -> ...);

3）Comparator 返回值规则（必须记住）

在 compare(a, b) 里：

• 返回 < 0 ：a 排在 b 前面
• 返回 = 0 ：顺序无所谓
• 返回 > 0 ：a 排在 b 后面

4）最常见：按一个字段排序（升序 / 降序）

✅ 升序（小到大）

java
list.sort((a, b) -> Integer.compare(a, b));

✅ 降序（大到小）

java
list.sort((a, b) -> Integer.compare(b, a));

⚠️ 不推荐写 b - a，可能溢出（虽然很多题范围小也能过）。

5）最常见：多条件排序（先主关键字，再次关键字）

示例：先按次数降序，次数相同按 URL 字典序升序

java
list.sort((o1, o2) -> {
    int c = Integer.compare(o2.count, o1.count); // 主条件：count 降序
    if (c != 0) return c;
    return o1.url.compareTo(o2.url);             // 次条件：url 升序
});

这就是“自定义排序”的标准模板：

java
int c = compare(主关键字);
if (c != 0) return c;
return compare(次关键字);

6）更“优雅”的格式：Comparator 链式写法（非常推荐）

如果你排序的是对象或 Entry：

java
list.sort(
    Comparator.comparingInt((Node x) -> x.count).reversed()   // count 降序
              .thenComparing(x -> x.url)                     // url 升序
);

如果是 Map.Entry<String,Integer>：

java
entries.sort(
    Comparator.<Map.Entry<String,Integer>>comparingInt(e -> e.getValue()).reversed()
              .thenComparing(e -> e.getKey())
);

7）你这题用的格式（你代码里的那种）

你写的是这种“写死的规则”格式：

java
list.sort((o1, o2) -> {
    int v1 = ...;
    int v2 = ...;
    if (v1 == v2) return key1.compareTo(key2);
    return v2 - v1; // 降序
});

它属于 Lambda Comparator + 多条件排序。

✅ 一句话记忆

自定义排序格式 = sort(Comparator)；Comparator.compare = 先比主关键字，若相等再比次关键字。

如果你愿意，我可以按你“热点网站TopN”那题，给你写一份最标准的 Entry+Comparator 链式排序版本（更短、更快、不用 split）。

下面给你把 Java 里 Map（重点是 HashMap）最常用操作系统整理一遍：包括 增删改查、遍历、计数统计、排序、常见坑，并配上典型代码模板，刷题/面试都够用 ✅

✅ 1. Map 基本概念

• key → value 的映射结构
• key 不允许重复
• 常用实现：
  • HashMap：无序，查找最快（O(1)平均）
  • LinkedHashMap：按插入顺序
  • TreeMap：按 key 自动排序（红黑树）

✅ 2. 常用增删改查操作（最核心）

2.1 put：添加/覆盖

java
map.put("a", 1);
map.put("a", 2); // 覆盖原来的 value

✅ 作用：插入或更新 key 对应的值。

2.2 get：取值（可能返回 null）

java
Integer v = map.get("a");

⚠️ 如果 key 不存在：返回 null

2.3 getOrDefault：取值（不存在给默认值）

java
int v = map.getOrDefault("a", 0);

✅ 统计次数 / 频率题必用。

2.4 containsKey：判断 key 是否存在

java
if(map.containsKey("a")) {}

2.5 remove：删除 key

java
map.remove("a");

2.6 size：当前元素数量

java
int sz = map.size();

2.7 clear：清空

java
map.clear();

2.8 isEmpty：是否为空

java
boolean empty = map.isEmpty();

✅ 3. 遍历 Map 的几种方式（超常考）

3.1 遍历 entrySet（最推荐）

java
for (Map.Entry<String, Integer> e : map.entrySet()) {
    System.out.println(e.getKey() + " " + e.getValue());
}

✅ 推荐原因：同时拿 key/value，不额外查找。

3.2 遍历 keySet（只能拿 key）

java
for (String k : map.keySet()) {
    System.out.println(k + " " + map.get(k));
}

⚠️ 这里 map.get(k) 会二次查表，性能略差。

3.3 遍历 values（只要 value）

java
for (Integer v : map.values()) {
    System.out.println(v);
}

3.4 forEach（lambda 写法）

java
map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":" + v));

✅ 4. Map 计数统计操作（刷题必备）

4.1 统计频率：getOrDefault

java
map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);

4.2 merge：更简洁的计数（推荐）

java
map.merge(x, 1, Integer::sum);

等价于：

• key 不存在：赋值 1
• key 存在：value = value + 1

4.3 compute / computeIfAbsent

computeIfAbsent：key 不存在才创建

java
map.computeIfAbsent(key, k -> new ArrayList<>()).add(val);

典型应用：分组

✅ 5. Map 的排序操作（高频）

Map 本身无序，排序一般是：

1）转成 List<Entry<K,V>>
2）自定义 Comparator 排序

5.1 按 value 降序排序

java
List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());

list.sort((e1, e2) -> Integer.compare(e2.getValue(), e1.getValue()));

5.2 先按 value 降序，再按 key 升序（TopN题常用）

java
list.sort((e1, e2) -> {
    int c = Integer.compare(e2.getValue(), e1.getValue());
    if (c != 0) return c;
    return e1.getKey().compareTo(e2.getKey());
});

5.3 用 Comparator 链式写法（更优雅）

java
list.sort(
    Comparator.<Map.Entry<String,Integer>>comparingInt(e -> e.getValue()).reversed()
              .thenComparing(e -> e.getKey())
);

✅ 6. Map 常用工具方法

6.1 putIfAbsent：不存在时才 put

java
map.putIfAbsent(key, 0);

6.2 replace：存在才替换

java
map.replace(key, newValue);

6.3 replaceAll：批量修改

java
map.replaceAll((k, v) -> v + 1);

6.4 equals：比较两个 map 是否完全一样

java
map1.equals(map2);

✅ 7. 常见坑总结（一定要知道）

❗ (1) get 返回 null，直接 +1 会 NPE

java
map.put(k, map.get(k) + 1); // ❌ 可能空指针

✅ 用 getOrDefault 或 merge

❗ (2) HashMap 无序

输出顺序不固定，必须排序才能确定 TopN。

❗ (3) Comparator 不建议用减法（可能溢出）

java
return b - a; // ❌ 可能溢出

✅ 用：

java
Integer.compare(b, a)

✅ 8. 面试/刷题常用 Map 模板（直接背）

8.1 统计频率

java
map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);

8.2 TopN（value 降序、key 升序）

java
List<Map.Entry<String,Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());
list.sort((e1,e2)->{
    int c = Integer.compare(e2.getValue(), e1.getValue());
    if(c!=0) return c;
    return e1.getKey().compareTo(e2.getKey());
});

8.3 分组（key → list）

java
map.computeIfAbsent(key, k -> new ArrayList<>()).add(val);

✅ 总结一句话

Map 最常用就是：put/get/getOrDefault/containsKey/entrySet遍历/转List排序/merge计数/computeIfAbsent分组

如果你愿意我还可以进一步整理： ✅ HashMap vs TreeMap vs LinkedHashMap 区别 + 适用场景
✅ ConcurrentHashMap 在并发下的常用操作
✅ TopN 题的 Map + 小根堆 通用模板

下面按“输入解析 → 数据结构建模 → 预处理计算 → 排序规则 → 输出格式 → 复杂度/注意点”把这段代码完整拆开讲一遍，并指出一些容易忽略的细节。

1）题目在做什么（从代码能推出来的规则）

• 有 n 条成绩记录，每条记录包含：选手ID、成绩
• 同一个选手可能出现多次（多次射击成绩）
• 有效选手：至少有 3 条成绩，否则该选手直接忽略（不参与排名）
• 对有效选手：把其成绩从高到低排序，取 最高 3 个成绩求和 作为该选手总分
• 排名规则：
  1. 总分高的排前面（降序）
  2. 总分相同，ID 大的排前面（ID 降序）
• 输出：按排名顺序输出选手 ID，用逗号连接；若没有任何有效选手，输出空行

2）输入解析部分（前三段）

java
int n = Integer.parseInt(in.nextLine().trim());
List<Integer> ids = Arrays.stream(in.nextLine().trim().split(","))
        .map(Integer::parseInt)
        .collect(Collectors.toList());
List<Integer> scores = Arrays.stream(in.nextLine().trim().split(","))
        .map(Integer::parseInt)
        .collect(Collectors.toList());

• 第 1 行：n（成绩条数）
• 第 2 行：逗号分隔的 ids 列表（长度应该是 n）
• 第 3 行：逗号分隔的 scores 列表（长度也应该是 n）

这里用了 Stream 把 "1,2,3" 变成 List<Integer>：

• split(",") 切成字符串数组
• map(Integer::parseInt) 转 int
• collect(toList()) 收集成 List

3）用 Map 分组：把同一选手的成绩放一起

java
HashMap<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
    map.computeIfAbsent(ids.get(i), k -> new ArrayList<>()).add(scores.get(i));
}

• map 的含义：选手ID -> 该选手所有成绩列表
• computeIfAbsent(key, ...)：
  • 如果 key 不存在：创建一个新 ArrayList 放进去并返回
  • 如果 key 已存在：直接返回旧的 list
• 然后 .add(scores.get(i)) 把成绩追加进去

这是一种非常常见的“分组写法”，比 containsKey + put 更简洁。

4）预处理：算每个有效选手“前三成绩之和”

java
List<PlayerStats> validPlayers = new ArrayList<>();
for (Map.Entry<Integer, List<Integer>> entry : map.entrySet()) {
    List<Integer> s = entry.getValue();
    if (s.size() >= 3) {
        s.sort(Collections.reverseOrder());
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            sum += s.get(i);
        }
        validPlayers.add(new PlayerStats(entry.getKey(), sum));
    }
}

这一段做了两件事：

(1) 过滤无效选手

java
if (s.size() >= 3)

成绩少于 3 条的选手被忽略。

(2) 对每个有效选手算“最高3个成绩之和”

• s.sort(Collections.reverseOrder())：把该选手成绩列表按降序排（高分在前）
• 取前 3 个相加得到 sum
• 放入 validPlayers（一个只存 id 和 sum 的列表）

注释里说“避免在排序比较器中重复计算”，这个思路很对：
先把每个人的 sum 算好，排序时只比 sum 和 id，比较器就会很轻量。

5）排序：先总分降序，再 ID 降序

java
validPlayers.sort((o1, o2) -> {
    if (o1.sum != o2.sum) {
        return o2.sum - o1.sum; // 总分降序
    } else {
        return o2.id - o1.id;   // ID降序
    }
});

排序规则对应：

• o2.sum - o1.sum：让 sum 大的排前（降序）
• sum 相同则 o2.id - o1.id：让 id 大的排前（降序）

更稳妥的写法通常用 Integer.compare 防止溢出（虽然一般成绩不会大到溢出）：

java
int c = Integer.compare(o2.sum, o1.sum);
return (c != 0) ? c : Integer.compare(o2.id, o1.id);

6）输出：把 id 按逗号拼起来

java
String result = validPlayers.stream()
        .map(p -> String.valueOf(p.id))
        .collect(Collectors.joining(","));

System.out.println(result);

• map(p -> String.valueOf(p.id))：把 PlayerStats 转成字符串 id
• Collectors.joining(",")：用逗号连接
• 如果 validPlayers 为空，joining 会返回 ""，打印就是空行（符合“无有效选手”的常见输出习惯）

7）辅助类 PlayerStats 的作用

java
static class PlayerStats {
    int id;
    int sum;

    public PlayerStats(int id, int sum) {
        this.id = id;
        this.sum = sum;
    }
}

作用：把“选手 id + 计算好的总分 sum”绑在一起，方便排序和输出。

• 不用每次排序时再去 map 里查 / 再算前三之和

8）复杂度分析

设：

• 选手总数为 P
• 每个选手成绩数为 k_i，总成绩条数为 n

主要开销：

• 分组：O(n)
• 对每个选手排序：Σ O(k_i log k_i)
• 对有效选手排序：O(P log P)

n 通常不大时完全没问题。

还能优化：不必把每个选手所有成绩都整体排序，只要维护 top3（比如用长度为3的小结构或小根堆），能把每个选手处理到 O(k_i)。但当前写法更直观。

9）两个小注意点（写题时常见）

1. o2.sum - o1.sum 这种减法比较有溢出风险（更规范用 Integer.compare）。
2. s.sort(reverseOrder()) 会直接修改 map 里存的 list（就地排序）。这题没问题，但如果后面还要用原顺序就要复制一份再排。

如果你把“题目原文的规则”也贴出来（尤其是“取最高3个成绩是否要去重 / 是否允许负分 / n 的范围”等），我可以顺便帮你确认这份实现是否完全贴合题意，以及给你一个“top3 不用排序”的更优版本。

当然可以！你这段代码是 “按选手 ID 分组收集成绩” 的经典写法，核心是 Map + computeIfAbsent。我把它拆开解释得更细一点，让你能一眼看懂每个部分在做什么、为什么这样写、等价写法是什么。

✅ 代码片段

java
// 存储选手成绩信息
HashMap<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
    map.computeIfAbsent(ids.get(i), k -> new ArrayList<>()).add(scores.get(i));
}

1）这段代码想完成的事情（目标）

你有两份列表：

• ids[i]：第 i 条记录的选手 ID
• scores[i]：第 i 条记录的成绩

比如：

最终希望得到：

text
map = {
  1 -> [9, 10, 7]
  2 -> [8, 6]
}

也就是说：
✅ 每个选手 ID 对应一个成绩列表
✅ 同一个选手出现多次，就把成绩不断加进列表里

2）每一行在干什么？

✅ 第 1 行：创建 Map

java
HashMap<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();

map 的结构是：

• key：选手 id（Integer）
• value：该选手所有成绩（List<Integer>）

✅ for 循环：遍历每条成绩记录

java
for (int i = 0; i < n; i++) {
    ...
}

遍历第 i 条成绩记录，准备把 scores[i] 放进对应选手的 list 中。

✅ 核心语句：computeIfAbsent + add

java
map.computeIfAbsent(ids.get(i), k -> new ArrayList<>()).add(scores.get(i));

这一句可以拆成 2 个步骤理解：

3）computeIfAbsent 是什么？为什么这么写？

computeIfAbsent(key, mappingFunction) 的含义：

如果 key 已存在，返回已有的 value
如果 key 不存在，就创建一个新 value 放进去，然后返回它

在这里：

• key = ids.get(i)（选手 ID）
• mappingFunction = k -> new ArrayList<>()

也就是说：

• 如果 map 里已经有这个选手 ID：拿到他的成绩列表
• 如果 map 里没有这个选手 ID：新建一个空成绩列表放进去，然后拿到它

最后 .add(scores.get(i)) 就把当前成绩加进去。

4）用“等价写法”帮助你真正理解

这行代码：

java
map.computeIfAbsent(ids.get(i), k -> new ArrayList<>()).add(scores.get(i));

等价于下面这种传统写法（更容易看懂）：

java
int id = ids.get(i);
int score = scores.get(i);

if (!map.containsKey(id)) {
    map.put(id, new ArrayList<>());
}
map.get(id).add(score);

✅ computeIfAbsent 就是把这几行缩成一行，并且更优雅、更不容易写错。

5）写法优势总结（为什么推荐用 computeIfAbsent）

✅ 优势 1：简洁

一行就完成了“判断存在 → 创建 → add”。

✅ 优势 2：不会忘记 put

传统写法很容易写漏 map.put(id, new ArrayList<>()) 导致 NullPointer。

✅ 优势 3：适合“分组”场景

这种 “key -> list” 的结构是刷题里非常常见的分组统计结构。

6）用一个例子走一遍（直观模拟）

假设：

java
ids   = [1, 2, 1]
scores= [9, 8, 10]

i = 0

• id = 1
• map 中没有 1 → 创建空 list
• list.add(9)

map:

1 -> [9]

i = 1

• id = 2
• map 中没有 2 → 创建空 list
• list.add(8)

map:

text
1 -> [9]
2 -> [8]

i = 2

• id = 1
• map 中已经有 1 → 取出 [9]
• add(10)

map:

text
1 -> [9,10]
2 -> [8]

✅ 一句话总结

这段代码的作用是：把每条成绩记录按照选手 ID 分组，把成绩加入该选手的成绩列表中。
computeIfAbsent 的作用是：如果 key 没有对应的 list 就创建一个，否则直接用已有的 list。

如果你愿意我还能继续补充： ✅ computeIfAbsent vs putIfAbsent 区别
✅ merge() 用于计数统计的写法
✅ Map 分组的 3 种常用模板（List/Set/Map 作为 value）

java
import java.util.*;

class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);

        // 题目可能会有多组输入，所以用 while 循环持续读取
        while (in.hasNext()) {

            // 读取苹果数量 num（一行一个整数）
            int num = Integer.parseInt(in.nextLine());

            // 读取每个苹果的重量
            // 注意：这里用 nextInt() 按空格读 num 个整数
            List<Integer> weights = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < num; i++) {
                weights.add(in.nextInt());
            }

            // aWeight：A 的“二进制加法但不进位”规则下的总和
            // 这种“不进位加法”在二进制里等价于按位异或 XOR
            int aWeight = 0;

            // bWeight：所有苹果重量的正常十进制求和（包含进位的普通加法）
            int bWeight = 0;

            // min：记录最小的苹果重量（用于后面让 B 拿最多）
            int min = Integer.MAX_VALUE;

            // 遍历所有苹果，做三件事：
            // 1) aWeight 用 XOR 累积（不进位的二进制加法）
            // 2) bWeight 做普通求和
            // 3) 统计最小重量 min
            for (int i = 0; i < num; i++) {
                int w = weights.get(i);

                // 不进位的二进制加法 == XOR
                aWeight ^= w;

                // 普通加法求总和
                bWeight += w;

                // 更新最小值
                min = Math.min(min, w);
            }

            /*
             * 关键结论：
             * A 的规则是“不进位二进制加法”，即 XOR。
             * 若要把苹果分成两堆，让 A 觉得两堆“相等”，则：
             *   A看到的(堆1) == A看到的(堆2)
             * 在 XOR 语义下，等价于：
             *   (堆1的XOR) == (堆2的XOR)
             * 两边再 XOR 一下可得：
             *   (堆1的XOR) XOR (堆2的XOR) == 0
             * 而 (堆1 XOR 堆2) 就是“所有苹果的 XOR”，也就是 aWeight
             * 所以必须满足：aWeight == 0，才存在可行分法。
             */

            if (aWeight == 0) {
                /*
                 * 在可行的前提下（总 XOR 为 0），题目要求 B 在满足 A 的情况下拿最多（按普通重量和最大）。
                 * 最优策略是：让 A 拿最轻的那个苹果（min），其余都给 B。
                 * 因为只要总 XOR 为 0，就一定能构造满足 A 规则相等的划分，
                 * 且为了让 B 最大，尽量把最小重量给 A。
                 *
                 * 因此 B 的最大总重量 = 总和 bWeight - 最小值 min
                 */
                System.out.println(bWeight - min);
            } else {
                // 总 XOR 不为 0，无法分成两堆让 A 的“不进位加法”相等
                System.out.println(-1);
            }
        }
    }
}

下面用通俗 + 模板化的方式，给你系统总结一下 「暴力枚举」的算法思路。这是算法入门和面试中非常基础但非常重要的一类思想。

一、什么是暴力枚举（Brute Force）？

定义一句话版：

把所有“可能的情况”一个不漏地列出来，逐一检查，找出满足条件的解。

它不依赖复杂技巧，靠“穷举 + 判断”解决问题。

二、暴力枚举的核心三步（一定要记）

✅ 1️⃣ 明确“要枚举什么”

• 是数字？
• 是区间？
• 是子数组？
• 是子集 / 排列？
• 是所有起点、终点？

👉 找“可枚举的变量”

✅ 2️⃣ 枚举所有可能情况

• 通常用 for 循环
• 枚举范围必须覆盖所有可能解

✅ 3️⃣ 对每一种情况做判断

• 是否满足题目条件？
• 是否需要更新最优解（最大 / 最小 / 最近）？

三、最常见的暴力枚举形式

1️⃣ 一层枚举（O(n)）

场景

• 找最大值 / 最小值
• 统计次数
• 判断是否存在某个值

java
for (int i = 0; i < n; i++) {
    if (满足条件) {
        // 记录 / 返回
    }
}

2️⃣ 两层枚举（O(n²)）

场景

• 所有区间 [i, j]
• 两数之和
• 子数组问题

java
for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = i; j < n; j++) {
        // 检查区间 [i, j]
    }
}

3️⃣ 三层枚举（O(n³)）

场景

• 三数之和
• 枚举三元组

java
for (int i = 0; i < n; i++)
    for (int j = i+1; j < n; j++)
        for (int k = j+1; k < n; k++)
            // 判断

4️⃣ 枚举起点（常见！）

这是很多题的“隐形暴力”。

示例：连续序列问题

java
for (int start = 1; start <= max; start++) {
    // 假设从 start 开始，验证是否成立
}

👉 你之前那道「打乱字符串还原连续整数序列」就是这个模型。

5️⃣ 子集 / 排列的暴力枚举

子集（2ⁿ）

java
for (int mask = 0; mask < (1 << n); mask++) {
    // mask 表示一个子集
}