大型网站外链是怎么建设的,建设银行官网入口,dede旅游网站模板,开源企业网站内容管理系统题目链接 Leetcode.1801 积压订单中的订单总数 Rating #xff1a; 1711 题目描述 
给你一个二维整数数组 orders#xff0c;其中每个 orders[i]  [pricei, amounti, orderTypei]表示有 amounti笔类型为 orderTypei、价格为 pricei的订单。 
订单类型 orderTypei 可以分为两种…题目链接 Leetcode.1801 积压订单中的订单总数 Rating  1711 题目描述 
给你一个二维整数数组 orders其中每个 orders[i]  [pricei, amounti, orderTypei]表示有 amounti笔类型为 orderTypei、价格为 pricei的订单。 
订单类型 orderTypei 可以分为两种 
0表示这是一批采购订单 buy1表示这是一批销售订单 sell 
注意orders[i]表示一批共计 amounti笔的独立订单这些订单的价格和类型相同。对于所有有效的 i由 orders[i]表示的所有订单提交时间均早于 orders[i1]表示的所有订单。 
存在由未执行订单组成的 积压订单 。积压订单最初是空的。提交订单时会发生以下情况 
如果该订单是一笔采购订单 buy则可以查看积压订单中价格 最低 的销售订单 sell。如果该销售订单 sell的价格 低于或等于 当前采购订单 buy的价格则匹配并执行这两笔订单并将销售订单 sell从积压订单中删除。否则采购订单 buy将会添加到积压订单中。反之亦然如果该订单是一笔销售订单 sell则可以查看积压订单中价格 最高 的采购订单 buy 。如果该采购订单 buy的价格 高于或等于 当前销售订单 sell的价格则匹配并执行这两笔订单并将采购订单 buy从积压订单中删除。否则销售订单 sell将会添加到积压订单中。 
输入所有订单后返回积压订单中的 订单总数 。由于数字可能很大所以需要返回对 109710^9  71097 取余的结果。 
示例 1 输入orders  [[10,5,0],[15,2,1],[25,1,1],[30,4,0]] 输出6 解释输入订单后会发生下述情况 提交 5 笔采购订单价格为 10 。没有销售订单所以这 5 笔订单添加到积压订单中。 提交 2 笔销售订单价格为 15 。没有采购订单的价格大于或等于 15 所以这 2 笔订单添加到积压订单中。 提交 1 笔销售订单价格为 25 。没有采购订单的价格大于或等于 25 所以这 1 笔订单添加到积压订单中。 提交 4 笔采购订单价格为 30 。前 2 笔采购订单与价格最低价格为 15的 2 笔销售订单匹配从积压订单中删除这 2 笔销售订单。第 3 笔采购订单与价格最低的 1 笔销售订单匹配销售订单价格为 25 从积压订单中删除这 1 笔销售订单。积压订单中不存在更多销售订单所以第 4 笔采购订单需要添加到积压订单中。 最终积压订单中有 5 笔价格为 10 的采购订单和 1 笔价格为 30 的采购订单。所以积压订单中的订单总数为 6 。 示例 2 输入orders  [[7,1000000000,1],[15,3,0],[5,999999995,0],[5,1,1]] 输出999999984 解释输入订单后会发生下述情况 提交 109 笔销售订单价格为 7 。没有采购订单所以这 109 笔订单添加到积压订单中。 提交 3 笔采购订单价格为 15 。这些采购订单与价格最低价格为 7 的 3 笔销售订单匹配从积压订单中删除这 3 笔销售订单。 提交 999999995 笔采购订单价格为 5 。销售订单的最低价为 7 所以这 999999995 笔订单添加到积压订单中。 提交 1 笔销售订单价格为 5 。这笔销售订单与价格最高价格为 5 的 1 笔采购订单匹配从积压订单中删除这 1 笔采购订单。 最终积压订单中有 (1000000000-3) 笔价格为 7 的销售订单和 (999999995-1) 笔价格为 5 的采购订单。所以积压订单中的订单总数为 1999999991 等于 999999984 % (10^9  7) 。 提示 
1orders.length1051  orders.length  10^51orders.length105orders[i].length3orders[i].length  3orders[i].length31pricei,amounti1091  pricei, amounti  10^91pricei,amounti109orderTypei为 0或 1 
分析 
我们用两个 堆 来模拟这个过程。堆里面存的是 (price,amount)这样的二元组。 
对于 buy订单用一个 大顶堆 来存储因为每次要选择最大的 buy订单。 
对于 sell订单用一个 小顶堆 来存储因为每次要选择最小的 sell订单。 
直接模拟这个过程即可。 
时间复杂度O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 
代码 
const int MOD  1e97;
using PII  pairint,int;
class Solution {
public:int getNumberOfBacklogOrders(vectorvectorint orders) {priority_queuePII,vectorPII,greaterPII sell;priority_queuePII buy;for(auto o:orders){int price  o[0] , amount  o[1] , type  o[2];//buyif(type  0){while(!sell.empty()  sell.top().first  price){if(amount  0) break;auto [p,cnt]  sell.top();sell.pop();if(cnt  amount) amount - cnt;else{cnt - amount;amount  0;sell.push({p,cnt});}}if(amount  0) buy.push({price,amount}); }//sellelse{while(!buy.empty()  buy.top().first  price){if(amount  0) break;auto [p,cnt]  buy.top();buy.pop();if(cnt  amount) amount - cnt;else{cnt - amount;amount  0;buy.push({p,cnt});}}if(amount  0) sell.push({price,amount});}}int ans  0;while(!sell.empty()){auto[_,cnt]  sell.top();ans  (ans  cnt) % MOD;sell.pop();}while(!buy.empty()){auto[_,cnt]  buy.top();ans  (ans  cnt) % MOD;buy.pop();} return ans;       }
};