在Python的两个列表中使用贪婪算法

我们观察一个特定的数据样本，该样本由一个int值

n

和两个列表

a

和

B

解释，其中两个列表包含整数元素或从

1

到

n

的元素，并且每个列表中的元素不重复。（但是，两个列表中可能有相同的元素。）

• n

  表示观察样本的大小

• A

  中的元素表示从样本中“取出”的数字。因此，如果

  n=5

  和

  A=[2,3]

  ，我们得到的样本大小将是

  3

• B

  中的元素表示“放回”样本中的数字。结果样本的最大大小不能超过

  n

• 但是，只有当且仅当

  A

  中有一个元素等于

  B

  中的元素，或者小于或大于

  B

  中的元素时，

  B

  中的元素才能放回

  中。例如，如果
  n=5，A=[2,3]，B=[4]
  ，我们的样本大小将是
  4
  ，因为
  A
  中存在一个元素，它比
  B
  中的元素小一个

• 最后，

  B

  中的元素只有在“放回”时才会考虑一次。如果

  n=5，A=[2,3,5]，B=[3,4]

  ，即使

  B

  中的元素满足条件各两次，结果样本的大小仍然是

  4

给出了一些测试用例：

n   A       B           return
5   [2, 4]  [1, 3, 5]   5
5   [2, 4]  [3]         4
3   [3]     [1]         2

我知道这是一种贪婪算法（我不太熟悉），但我也尝试了以下方法：

def solution(n, A, B):
    count = n - len(A)
    for i in range(len(B)):
        if B[i]-1 in A:
            count += 1
        elif B[i]+1 in A:
            count += 1
        elif B[i] in A:
            count += 1
        else:
            count += 0
    if n > count:
        answer = count
    else:
        answer = n
    return answer

---

虽然这似乎是可行的，但它没有考虑到

B

中的元素一旦被放回后就不能被考虑。我是否可以对代码进行任何编辑，以及如何最佳地解决这个问题？

我想关键是使用

set（）

，以便首先检索集合而不包含任何重叠的元素，然后开始删除经过的元素（这与我的初始代码类似）

def solution(n, A, B):
  B_uniq = set(B)-set(A)
  A_uniq = set(A)-set(B)
  for i in B_uniq:
    if i-1 in A_uniq:
      A_uniq.remove(i-1)
    elif i+1 in A_uniq:
      A_uniq.remove(i+1)
  return n-len(A_uniq)