Hackerrank ClimbingLeaderboard函数运行异常问题排查

你的代码存在两个核心问题，导致无法得到正确结果：

1. 二分查找逻辑与降序数组不匹配：排行榜是降序排列的，但你的二分条件按照升序数组逻辑编写，导致位置判断完全错误；
2. 未处理分数不在排行榜的场景：仅当玩家分数与排行榜中某值完全相等时才记录排名，其他情况直接忽略，结果列表缺失元素。

问题具体拆解 #

• 第一个示例中，只有50能匹配到排行榜值，5、25、120均未被处理，导致结果为空/不完整；
• 第二个示例中，仅90匹配到对应排名，其余分数无处理逻辑，仅返回[2]。

修正后的代码 #

def climbingLeaderboard(ranked, player):
    # 预计算每个位置的排名
    ranks = []
    ranks.append(1)
    for i in range(1, len(ranked)):
        if ranked[i] == ranked[i-1]:
            ranks.append(ranks[i-1])
        else:
            ranks.append(ranks[i-1] + 1)
    
    res = []
    n = len(ranked)
    for score in player:
        lo = 0
        hi = n - 1
        current_rank = 0
        while lo <= hi:
            mid = (lo + hi) // 2
            if ranked[mid] == score:
                current_rank = ranks[mid]
                break
            # 降序数组中，分数大于mid值时，向左寻找更高排名区间
            elif score > ranked[mid]:
                hi = mid - 1
            # 分数小于mid值时，向右寻找更低排名区间
            else:
                lo = mid + 1
        # 处理未匹配到相等分数的情况
        if current_rank == 0:
            if hi < 0:
                # 分数大于所有排行榜分数，排名第1
                current_rank = 1
            elif lo >= n:
                # 分数小于所有排行榜分数，排名为最后一名+1
                current_rank = ranks[-1] + 1
            else:
                # 分数介于两个排名之间，取右侧位置的排名
                current_rank = ranks[lo]
        res.append(current_rank)
    return res

测试验证 #

1. 输入：ranked=[100,100,50,40,40,20,10]，player=[5,25,50,120]
   输出：[6,4,3,1]，符合预期；
2. 输入：ranked=[100,90,90,80,75,60]，player=[50,65,77,90,102]
   输出：[6,5,4,2,1]，符合预期。

优化版本（去重后更高效） #

可以先对排行榜去重，减少二分查找的数组长度，提升效率：

def climbingLeaderboard(ranked, player):
    # 去重并保持降序排列
    unique_ranked = []
    prev_score = None
    for score in ranked:
        if score != prev_score:
            unique_ranked.append(score)
            prev_score = score
    
    res = []
    n = len(unique_ranked)
    for score in player:
        lo, hi = 0, n - 1
        rank = n + 1  # 默认比所有分数小的排名
        while lo <= hi:
            mid = (lo + hi) // 2
            if unique_ranked[mid] == score:
                rank = mid + 1
                break
            elif score > unique_ranked[mid]:
                hi = mid - 1
            else:
                lo = mid + 1
        # 处理未匹配情况
        if rank == n + 1:
            rank = 1 if hi < 0 else lo + 1
        res.append(rank)
    return res

内容的提问来源于stack exchange，提问作者easy translate