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警告一小时内使用相同员工卡大于等于三次的人
力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡,安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次,这个系统会自动发布一个 警告 。 给你字符串数组 keyName 和 keyTime ,其中 [keyName[i], keyTim…
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题型
5
代码语言
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相关题
当前训练重点
中等 · 数组·哈希·扫描
答案摘要
我们先用哈希表 记录每个员工的所有打卡时间。 然后遍历哈希表,对于每个员工,我们先判断员工的打卡次数是否大于等于 3,如果不是,则跳过该员工。否则,我们将该员工的所有打卡时间按照时间先后排序,然后遍历排序后的打卡时间,判断下标距离为 的两个时间是否在同一小时内,如果是,则将该员工加入答案数组。
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手,陪你讲清 数组·哈希·扫描 题型思路
题目描述
力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡,安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次,这个系统会自动发布一个 警告 。
给你字符串数组 keyName 和 keyTime ,其中 [keyName[i], keyTime[i]] 对应一个人的名字和他在 某一天 内使用员工卡的时间。
使用时间的格式是 24小时制 ,形如 "HH:MM" ,比方说 "23:51" 和 "09:49" 。
请你返回去重后的收到系统警告的员工名字,将它们按 字典序升序 排序后返回。
请注意 "10:00" - "11:00" 视为一个小时时间范围内,而 "22:51" - "23:52" 不被视为一小时时间范围内。
示例 1:
输入:keyName = ["daniel","daniel","daniel","luis","luis","luis","luis"], keyTime = ["10:00","10:40","11:00","09:00","11:00","13:00","15:00"] 输出:["daniel"] 解释:"daniel" 在一小时内使用了 3 次员工卡("10:00","10:40","11:00")。
示例 2:
输入:keyName = ["alice","alice","alice","bob","bob","bob","bob"], keyTime = ["12:01","12:00","18:00","21:00","21:20","21:30","23:00"] 输出:["bob"] 解释:"bob" 在一小时内使用了 3 次员工卡("21:00","21:20","21:30")。
提示:
1 <= keyName.length, keyTime.length <= 105keyName.length == keyTime.lengthkeyTime格式为 "HH:MM" 。- 保证
[keyName[i], keyTime[i]]形成的二元对 互不相同 。 1 <= keyName[i].length <= 10keyName[i]只包含小写英文字母。
解题思路
方法一:哈希表 + 排序
我们先用哈希表 记录每个员工的所有打卡时间。
然后遍历哈希表,对于每个员工,我们先判断员工的打卡次数是否大于等于 3,如果不是,则跳过该员工。否则,我们将该员工的所有打卡时间按照时间先后排序,然后遍历排序后的打卡时间,判断下标距离为 的两个时间是否在同一小时内,如果是,则将该员工加入答案数组。
最后,将答案数组按照字典序排序,即可得到答案。
时间复杂度 ,空间复杂度 。其中 是打卡记录的数量。
class Solution:
def alertNames(self, keyName: List[str], keyTime: List[str]) -> List[str]:
d = defaultdict(list)
for name, t in zip(keyName, keyTime):
t = int(t[:2]) * 60 + int(t[3:])
d[name].append(t)
ans = []
for name, ts in d.items():
if (n := len(ts)) > 2:
ts.sort()
for i in range(n - 2):
if ts[i + 2] - ts[i] <= 60:
ans.append(name)
break
ans.sort()
return ans
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | Depends on the final approach |
| 空间 | Depends on the final approach |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
You notice quickly that the alert condition is per name, so the first move is grouping by employee before doing any time logic.
- question_mark
You convert "HH:MM" into minutes early, which avoids brittle string comparisons and makes the 60-minute rule exact.
- question_mark
You justify why checking only sorted consecutive triples is enough, instead of comparing every combination of three accesses.
常见陷阱
外企场景- error
Treating one hour as needing the same clock hour, which incorrectly rejects windows like 10:40, 10:59, and 11:00.
- error
Sorting all records globally by time and trying to track alerts across names, which mixes unrelated employees and complicates the logic.
- error
Checking adjacent pairs instead of triples, which misses the actual trigger condition of three or more uses within one hour.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
Return the actual triggering time window for each employee instead of only the employee names.
- arrow_right_alt
Raise an alert after k accesses within t minutes, which generalizes the same grouped sorting pattern to a wider sliding window.
- arrow_right_alt
Handle multi-day logs, where converting times requires attaching a date so midnight crossings do not break minute comparisons.