题目大意：
推文计数
请你实现一个能够支持以下两种方法的推文计数类 TweetCounts：
- recordTweet(string tweetName, int time)
- 记录推文发布情况：用户 tweetName 在 time（以 秒 为单位）时刻发布了一条推文。
- getTweetCountsPerFrequency(string freq, string tweetName, int startTime, int endTime)
- 返回从开始时间 startTime（以 秒 为单位）到结束时间 endTime（以 秒 为单位）内，每 分 minute，时 hour 或者 日 day （取决于 freq）内指定用户 tweetName 发布的推文总数。
- freq 的值始终为 分 minute，时 hour 或者 日 day 之一，表示获取指定用户 tweetName 发布推文次数的时间间隔。
- 第一个时间间隔始终从 startTime 开始，因此时间间隔为 [startTime, startTime + delta1>, [startTime + delta1, startTime + delta2>, [startTime + delta2, startTime + delta3>, … , [startTime + deltai, min(startTime + delta*(i+1), endTime + 1)>，其中 i 和 delta（取决于 freq）都是非负整数。
示例：
输入：
["TweetCounts","recordTweet","recordTweet","recordTweet","getTweetCountsPerFrequency","getTweetCountsPerFrequency","recordTweet","getTweetCountsPerFrequency"]
[[],["tweet3",0],["tweet3",60],["tweet3",10],["minute","tweet3",0,59],["minute","tweet3",0,60],["tweet3",120],["hour","tweet3",0,210]]
输出：
[null,null,null,null,[2],[2,1],null,[4]]
解释：
TweetCounts tweetCounts = new TweetCounts();
tweetCounts.recordTweet("tweet3", 0);
tweetCounts.recordTweet("tweet3", 60);
tweetCounts.recordTweet("tweet3", 10); // "tweet3" 发布推文的时间分别是 0, 10 和 60 。
tweetCounts.getTweetCountsPerFrequency("minute", "tweet3", 0, 59); // 返回 [2]。统计频率是每分钟（60 秒），因此只有一个有效时间间隔 [0,60> - > 2 条推文。
tweetCounts.getTweetCountsPerFrequency("minute", "tweet3", 0, 60); // 返回 [2,1]。统计频率是每分钟（60 秒），因此有两个有效时间间隔 1) [0,60> - > 2 条推文，和 2) [60,61> - > 1 条推文。
tweetCounts.recordTweet("tweet3", 120); // "tweet3" 发布推文的时间分别是 0, 10, 60 和 120 。
tweetCounts.getTweetCountsPerFrequency("hour", "tweet3", 0, 210); // 返回 [4]。统计频率是每小时（3600 秒），因此只有一个有效时间间隔 [0,211> - > 4 条推文。提示：
- 同时考虑 recordTweet 和 getTweetCountsPerFrequency，最多有 10000 次操作。
- 0 <= time, startTime, endTime <= 10^9
- 0 <= endTime – startTime <= 10^4
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解题思路分析：
本题难度不大，我们可以将每个人的发帖按照时间升序顺序存储到map中，key为用户名，value为该用户发帖时间列表（升序排列）。统计发帖次数时，先看统计频率，如果是分，就将时间区间按照60秒分成n等份（最后一份可能会小于60秒），如果是小时，就按照60*60秒分，同理，如果是天，就按照 60*60*24秒来分。统计出每一区间的发帖数量即可。
实现代码：
Map<String, List<Integer>> map = new HashMap<>();
public TweetCounts() {
}
public void recordTweet(String tweetName, int time) {
// 取出该用户的发帖列表
List<Integer> list=map.getOrDefault(tweetName,new ArrayList<>());
// 将当前发帖时间添加至列表
list.add(time);
// 将列表存入map
map.put(tweetName, list);
}
public List<Integer> getTweetCountsPerFrequency(String freq, String tweetName, int startTime, int endTime) {
// 根据题意，结束区间加一
endTime++;
// 取得该用户发帖列表
List<Integer> list = map.get(tweetName);
// 返回结果
List<Integer> res = new ArrayList<>();
// 如果当前用户没有发帖，返回res
if(list==null) return res;
// 排序用户发帖时间
Collections.sort(list);
// 时间间隔
int f=0;
if(freq.equals("minute")){
f=60;
}else if(freq.equals("hour")){
f=3600;
}else{
f=3600*24;
}
// 遍历每一个发帖时间
int i=0;
while(startTime<endTime){
// 当前开始区间
int s = startTime;
// 当前结束区间
int e = Math.min(startTime+f, endTime);
int count=0;
// 时间区间内符合条件的帖子
for(;i<list.size();i++){
int time = list.get(i);
if(time>=s&&time<e) count++;
if(time>=e) break;
}
res.add(count);
startTime=e;
}
return res;
}本题解法执行时间为133ms。
Runtime: 133 ms, faster than 48.00% of Java online submissions for Tweet Counts Per Frequency.
Memory Usage: 51.9 MB, less than 100.00% of Java online submissions for Tweet Counts Per Frequency.
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