力扣 287 场周赛：技巧与陷阱，征服双胜目标

在第 287 场力扣周赛中，一场别开生面的竞技盛宴正等待着每一位充满激情的开发者。对于我们这些渴望展示算法实力的参赛者来说，这场比赛提供了绝佳的平台。本次比赛特别关注于一场别具特色的问题，即如何识别那些在比赛中输掉零场或一场比赛的玩家。解决此问题需要我们具备巧妙的思考方式、敏锐的观察力和扎实的算法基础。

引言：双胜目标的挑战

在比赛中，获胜固然令人欣喜，但输掉比赛也是一种不可避免的经历。然而，对于某些特定的情况，我们希望找出那些在比赛中表现出色的玩家，他们只输掉了零场或一场比赛。识别这些玩家需要我们巧妙地分析比赛数据，从错综复杂的胜负关系中抽丝剥茧。

算法设计：巧解谜题的利器

解决这个问题的关键在于设计一种有效的算法，该算法能够快速准确地识别符合条件的玩家。一种可行的方法是建立一个哈希表，其中键为玩家的编号，值为该玩家的胜场和负场数。遍历比赛数据，我们可以更新哈希表中每个玩家的胜负记录。完成这一步后，我们只需筛选哈希表，找出胜场数为 0 或 1 的玩家即可。

示例代码：Python 实现

def find_players(matches):
  """
  :type matches: List[List[int]]
  :rtype: List[int]
  """

  # 创建哈希表存储玩家的胜负记录
  players = {}
  for match in matches:
    winner, loser = match
    players[winner] = players.get(winner, [0, 0])
    players[winner][0] += 1
    players[loser] = players.get(loser, [0, 0])
    players[loser][1] += 1

  # 找出输掉零场或一场比赛的玩家
  result = []
  for player, record in players.items():
    if record[1] <= 1:
      result.append(player)

  return result

复杂度分析：时间与空间

该算法的时间复杂度主要取决于比赛数据的规模，即比赛场次的数量。对于包含 n 场比赛的数据集，算法的时间复杂度为 O(n)，因为我们遍历了每场比赛数据并更新了哈希表。空间复杂度也与比赛场次的数量成正比，因为我们必须存储每个参与比赛的玩家的信息。因此，空间复杂度为 O(n)。

结论：智胜力扣的制胜法宝

第 287 场力扣周赛为我们提供了一个展示算法技能的绝佳舞台。通过巧妙的思考方式、敏锐的观察力和扎实的算法基础，我们能够破解比赛中的难题，找出那些只输掉零场或一场比赛的玩家。愿每一位参赛者都能在这个竞技场中挥洒激情，不断磨砺自己的编程实力，在算法的海洋中乘风破浪。