812.最大三角形面积

目标

给你一个由 X-Y 平面上的点组成的数组 points ,其中 points[i] = [xi, yi] 。从其中取任意三个不同的点组成三角形,返回能组成的最大三角形的面积。与真实值误差在 10^-5 内的答案将会视为正确答案。

示例 1:

输入:points = [[0,0],[0,1],[1,0],[0,2],[2,0]]
输出:2.00000
解释:输入中的 5 个点如上图所示,红色的三角形面积最大。

示例 2:

输入:points = [[1,0],[0,0],[0,1]]
输出:0.50000

提示:

  • 3 <= points.length <= 50
  • -50 <= xi, yi <= 50
  • 给出的所有点 互不相同

思路

暴力解,三层循环,三角形面积可以使用向量的叉积计算。

向量的叉积表示这两个向量构成的平行四边形面积,除以 2 就是三角形的面积。

向量 (x1, y1)(x2, y2) 的叉积等于 |x1 * y2 - x2 * y1|

代码


/**
 * @date 2025-09-27 21:35
 */
public class LargestTriangleArea812 {

    public double largestTriangleArea(int[][] points) {
        int n = points.length;
        double res = 0.0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                for (int k = j + 1; k < n; k++) {
                    int p1 = points[i][0];
                    int q1 = points[i][1];
                    int p2 = points[j][0];
                    int q2 = points[j][1];
                    int p3 = points[k][0];
                    int q3 = points[k][1];
                    res = Math.max(res, Math.abs((p2 - p1) * (q3 - q1) - (p3 - p1) * (q2 - q1)));
                }
            }
        }
        return res / 2;
    }
}

性能

611.有效三角形的个数

目标

给定一个包含非负整数的数组 nums ,返回其中可以组成三角形三条边的三元组个数。

示例 1:

输入: nums = [2,2,3,4]
输出: 3
解释:有效的组合是: 
2,3,4 (使用第一个 2)
2,3,4 (使用第二个 2)
2,2,3

示例 2:

输入: nums = [4,2,3,4]
输出: 4

说明:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • 0 <= nums[i] <= 1000

思路

有一个非负整数的数组,返回其中可以组成三角形的三元组。

可以先排序,然后使用二重循环,二分查找满足条件的第三边。

代码


/**
 * @date 2025-09-26 8:52
 */
public class TriangleNumber611 {

    public int triangleNumber(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        Arrays.sort(nums);
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                int t = nums[i] + nums[j];
                int index = bs(nums, j, t);
                res += Math.max(0, index - j);
            }
        }
        return res;
    }

    public int bs(int[] nums, int l, int target) {
        int r = nums.length - 1;
        int m = l + (r - l) / 2;
        while (l <= r) {
            if (nums[m] >= target) {
                r = m - 1;
            } else {
                l = m + 1;
            }
            m = l + (r - l) / 2;
        }
        return r;
    }

}

性能

120.三角形最小路径和

目标

给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。

每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i ,那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。

示例 1:

输入:triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]
输出:11
解释:如下面简图所示:
   2
  3 4
 6 5 7
4 1 8 3
自顶向下的最小路径和为 11(即,2 + 3 + 5 + 1 = 11)。

示例 2:

输入:triangle = [[-10]]
输出:-10

说明:

  • 1 <= triangle.length <= 200
  • triangle[0].length == 1
  • triangle[i].length == triangle[i - 1].length + 1
  • -10^4 <= triangle[i][j] <= 10^4

进阶:

你可以只使用 O(n) 的额外空间(n 为三角形的总行数)来解决这个问题吗?

思路

有一个由多行数字排列组成的三角形,每一行比上一行多一个数字,当前数字可以到达下一行下标相同或者下标 +1 的两个数字,求从第一行到最后一行的路径中数字和的最小值。

定义 dp[i][j] 表示从第 ij 列到达底部的最小路径和。dp[i][j] = Math.min(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j + 1]) + row[i][j]

代码


/**
 * @date 2024-08-06 15:42
 */
public class MinimumTotal120 {

    public int minimumTotal_new(List<List<Integer>> triangle) {
        int n = triangle.size();
        int m = triangle.get(n - 1).size();
        int[] dp = new int[m];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            dp[i] = triangle.get(n - 1).get(i);
        }
        for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
            List<Integer> row = triangle.get(i);
            int l = row.size();
            for (int j = 0; j < l; j++) {
                dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j + 1]) + row.get(j);
            }
        }
        return dp[0];
    }

}

性能

166.分数到小数

目标

给定两个整数,分别表示分数的分子 numerator 和分母 denominator,以 字符串形式返回小数 。

如果小数部分为循环小数,则将循环的部分括在括号内。

如果存在多个答案,只需返回 任意一个 。

对于所有给定的输入,保证 答案字符串的长度小于 10^4 。

示例 1:

输入:numerator = 1, denominator = 2
输出:"0.5"

示例 2:

输入:numerator = 2, denominator = 1
输出:"2"

示例 3:

输入:numerator = 4, denominator = 333
输出:"0.(012)"

说明:

  • -2^31 <= numerator, denominator <= 2^31 - 1
  • denominator != 0

思路

有一个分数,分子分母均为整数,以字符串的形式返回小数,如果是循环小数,将循环部分括在括号内。

关键是如何确定从哪里开始循环?记录余数对应的商的下标,如果余数重复出现说明进入了循环节,根据下标来找出循环节。

代码


/**
 * @date 2025-09-24 9:13
 */
public class FractionToDecimal166 {

    public String fractionToDecimal_v1(int numerator, int denominator) {
        long a = numerator;
        long b = denominator;
        if (a % b == 0) {
            return String.valueOf(a / b);
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        if (a * b < 0) {
            sb.append("-");
        }
        a = Math.abs(a);
        b = Math.abs(b);
        long d = a / b;
        sb.append(d);
        long rem = a % b;
        sb.append(".");
        StringBuilder fraction = new StringBuilder();
        Map<Long, Integer> map = new HashMap<>();
        int i = 0;
        while (rem != 0) {
            if (map.get(rem) != null) {
                return sb.append(fraction.substring(0, map.get(rem)))
                        .append("(")
                        .append(fraction.substring(map.get(rem)))
                        .append(")").toString();
            }
            map.put(rem, i);
            rem *= 10;
            if (rem < b) {
                fraction.append(0);
            } else {
                d = rem / b;
                fraction.append(d);
                rem = rem % b;
            }
            i++;
        }
        return sb.append(fraction).toString();
    }

}

性能

165.比较版本号

目标

给你两个 版本号字符串 version1 和 version2 ,请你比较它们。版本号由被点 '.' 分开的修订号组成。修订号的值 是它 转换为整数 并忽略前导零。

比较版本号时,请按 从左到右的顺序 依次比较它们的修订号。如果其中一个版本字符串的修订号较少,则将缺失的修订号视为 0。

返回规则如下:

  • 如果 version1 < version2 返回 -1,
  • 如果 version1 > version2 返回 1,
  • 除此之外返回 0。

示例 1:

输入:version1 = "1.2", version2 = "1.10"
输出:-1
解释:
version1 的第二个修订号为 "2",version2 的第二个修订号为 "10":2 < 10,所以 version1 < version2。

示例 2:

输入:version1 = "1.01", version2 = "1.001"
输出:0
解释:
忽略前导零,"01" 和 "001" 都代表相同的整数 "1"。

示例 3:

输入:version1 = "1.0", version2 = "1.0.0.0"
输出:0
解释:
version1 有更少的修订号,每个缺失的修订号按 "0" 处理。

说明:

  • 1 <= version1.length, version2.length <= 500
  • version1 和 version2 仅包含数字和 '.'
  • version1 和 version2 都是 有效版本号
  • version1 和 version2 的所有修订号都可以存储在 32 位整数 中

思路

比较两个由 . 分隔的版本号,每个由 . 隔开的部分称为修订号,从左到右分别比较对应的修订号,如果修订号缺失可认为是 0。如果 version1 > version2 返回 1version1 < version2 返回 -1,否则返回 0

使用 split 函数获取修订号,取二者修订号个数的最大值,初始化修订号为 0,如果修订号没有缺失则解析修订号,如果修订号不相等直接返回比较结果,否则继续比较下一个修订号。

代码


/**
 * @date 2025-09-23 8:49
 */
public class CompareVersion165 {

    public int compareVersion(String version1, String version2) {
        String[] v1 = version1.split("\\.");
        String[] v2 = version2.split("\\.");
        int n = Math.max(v1.length, v2.length);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int i1 = 0;
            int i2 = 0;
            if (i < v1.length) {
                i1 = Integer.parseInt(v1[i]);
            }
            if (i < v2.length) {
                i2 = Integer.parseInt(v2[i]);
            }
            if (i1 > i2) {
                return 1;
            } else if (i1 < i2) {
                return -1;
            }
        }
        return 0;
    }
}

性能

3005.最大频率元素计数

目标

给你一个由 正整数 组成的数组 nums 。

返回数组 nums 中所有具有 最大 频率的元素的 总频率 。

元素的 频率 是指该元素在数组中出现的次数。

示例 1:

输入:nums = [1,2,2,3,1,4]
输出:4
解释:元素 1 和 2 的频率为 2 ,是数组中的最大频率。
因此具有最大频率的元素在数组中的数量是 4 。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,4,5]
输出:5
解释:数组中的所有元素的频率都为 1 ,是最大频率。
因此具有最大频率的元素在数组中的数量是 5 。

说明:

1 <= nums.length <= 100
1 <= nums[i] <= 100

思路

求正整数数组 nums 的最大频率之和。

针对元素计数,如果出现次数等于最大频率则累加最大频率,如果出现新的最大频率则需要将结果重置为最大频率。

代码


/**
 * @date 2025-09-22 8:48
 */
public class MaxFrequencyElements3005 {

    public int maxFrequencyElements_v1(int[] nums) {
        int res = 0;
        int[] cnt = new int[101];
        int max = 0;
        for (int num : nums) {
            cnt[num]++;
            if (max < cnt[num]) {
                max = cnt[num];
                res = cnt[num];
            } else if (max == cnt[num]) {
                res += cnt[num];
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

1912.设计电影租借系统

目标

你有一个电影租借公司和 n 个电影商店。你想要实现一个电影租借系统,它支持查询、预订和返还电影的操作。同时系统还能生成一份当前被借出电影的报告。

所有电影用二维整数数组 entries 表示,其中 entries[i] = [shopi, moviei, pricei] 表示商店 shopi 有一份电影 moviei 的拷贝,租借价格为 pricei 。每个商店有 至多一份 编号为 moviei 的电影拷贝。

系统需要支持以下操作:

  • Search:找到拥有指定电影且 未借出 的商店中 最便宜的 5 个 。商店需要按照 价格 升序排序,如果价格相同,则 shopi 较小 的商店排在前面。如果查询结果少于 5 个商店,则将它们全部返回。如果查询结果没有任何商店,则返回空列表。
  • Rent:从指定商店借出指定电影,题目保证指定电影在指定商店 未借出
  • Drop:在指定商店返还 之前已借出 的指定电影。
  • Report:返回 最便宜的 5 部已借出电影 (可能有重复的电影 ID),将结果用二维列表 res 返回,其中 res[j] = [shopj, moviej] 表示第 j 便宜的已借出电影是从商店 shopj 借出的电影 moviej 。res 中的电影需要按 价格 升序排序;如果价格相同,则 shopj 较小 的排在前面;如果仍然相同,则 moviej 较小 的排在前面。如果当前借出的电影小于 5 部,则将它们全部返回。如果当前没有借出电影,则返回一个空的列表。

请你实现 MovieRentingSystem 类:

  • MovieRentingSystem(int n, int[][] entries) 将 MovieRentingSystem 对象用 n 个商店和 entries 表示的电影列表初始化。
  • List<Integer> search(int movie) 如上所述,返回 未借出 指定 movie 的商店列表。
  • void rent(int shop, int movie) 从指定商店 shop 借出指定电影 movie 。
  • void drop(int shop, int movie) 在指定商店 shop 返还之前借出的电影 movie 。
  • List<List<Integer>> report() 如上所述,返回最便宜的 已借出 电影列表。

注意:测试数据保证 rent 操作中指定商店拥有 未借出 的指定电影,且 drop 操作指定的商店 之前已借出 指定电影。

示例 1:

输入:
["MovieRentingSystem", "search", "rent", "rent", "report", "drop", "search"]
[[3, [[0, 1, 5], [0, 2, 6], [0, 3, 7], [1, 1, 4], [1, 2, 7], [2, 1, 5]]], [1], [0, 1], [1, 2], [], [1, 2], [2]]
输出:
[null, [1, 0, 2], null, null, [[0, 1], [1, 2]], null, [0, 1]]

解释:
MovieRentingSystem movieRentingSystem = new MovieRentingSystem(3, [[0, 1, 5], [0, 2, 6], [0, 3, 7], [1, 1, 4], [1, 2, 7], [2, 1, 5]]);
movieRentingSystem.search(1);  // 返回 [1, 0, 2] ,商店 1,0 和 2 有未借出的 ID 为 1 的电影。商店 1 最便宜,商店 0 和 2 价格相同,所以按商店编号排序。
movieRentingSystem.rent(0, 1); // 从商店 0 借出电影 1 。现在商店 0 未借出电影编号为 [2,3] 。
movieRentingSystem.rent(1, 2); // 从商店 1 借出电影 2 。现在商店 1 未借出的电影编号为 [1] 。
movieRentingSystem.report();   // 返回 [[0, 1], [1, 2]] 。商店 0 借出的电影 1 最便宜,然后是商店 1 借出的电影 2 。
movieRentingSystem.drop(1, 2); // 在商店 1 返还电影 2 。现在商店 1 未借出的电影编号为 [1,2] 。
movieRentingSystem.search(2);  // 返回 [0, 1] 。商店 0 和 1 有未借出的 ID 为 2 的电影。商店 0 最便宜,然后是商店 1 。

说明:

  • 1 <= n <= 3 * 10^5
  • 1 <= entries.length <= 10^5
  • 0 <= shopi < n
  • 1 <= moviei, pricei <= 10^4
  • 每个商店 至多 有一份电影 moviei 的拷贝。
  • search,rent,drop 和 report 的调用 总共 不超过 10^5 次。

思路

代码

性能

3508.设计路由器

目标

请你设计一个数据结构来高效管理网络路由器中的数据包。每个数据包包含以下属性:

  • source:生成该数据包的机器的唯一标识符。
  • destination:目标机器的唯一标识符。
  • timestamp:该数据包到达路由器的时间戳。

实现 Router 类:

Router(int memoryLimit):初始化路由器对象,并设置固定的内存限制。

  • memoryLimit 是路由器在任意时间点可以存储的 最大 数据包数量。
  • 如果添加一个新数据包会超过这个限制,则必须移除 最旧的 数据包以腾出空间。

bool addPacket(int source, int destination, int timestamp):将具有给定属性的数据包添加到路由器。

  • 如果路由器中已经存在一个具有相同 source、destination 和 timestamp 的数据包,则视为重复数据包。
  • 如果数据包成功添加(即不是重复数据包),返回 true;否则返回 false。

int[] forwardPacket():以 FIFO(先进先出)顺序转发下一个数据包。

  • 从存储中移除该数据包。
  • 以数组 [source, destination, timestamp] 的形式返回该数据包。
  • 如果没有数据包可以转发,则返回空数组。

int getCount(int destination, int startTime, int endTime):

  • 返回当前存储在路由器中(即尚未转发)的,且目标地址为指定 destination 且时间戳在范围 [startTime, endTime](包括两端)内的数据包数量。

注意:对于 addPacket 的查询会按照 timestamp 的递增顺序进行。

示例 1:

输入:
["Router", "addPacket", "addPacket", "addPacket", "addPacket", "addPacket", "forwardPacket", "addPacket", "getCount"]
[[3], [1, 4, 90], [2, 5, 90], [1, 4, 90], [3, 5, 95], [4, 5, 105], [], [5, 2, 110], [5, 100, 110]]
输出:
[null, true, true, false, true, true, [2, 5, 90], true, 1]
解释:
Router router = new Router(3); // 初始化路由器,内存限制为 3。
router.addPacket(1, 4, 90); // 数据包被添加,返回 True。
router.addPacket(2, 5, 90); // 数据包被添加,返回 True。
router.addPacket(1, 4, 90); // 这是一个重复数据包,返回 False。
router.addPacket(3, 5, 95); // 数据包被添加,返回 True。
router.addPacket(4, 5, 105); // 数据包被添加,[1, 4, 90] 被移除,因为数据包数量超过限制,返回 True。
router.forwardPacket(); // 转发数据包 [2, 5, 90] 并将其从路由器中移除。
router.addPacket(5, 2, 110); // 数据包被添加,返回 True。
router.getCount(5, 100, 110); // 唯一目标地址为 5 且时间在 [100, 110] 范围内的数据包是 [4, 5, 105],返回 1。

示例 2:

输入:
["Router", "addPacket", "forwardPacket", "forwardPacket"]
[[2], [7, 4, 90], [], []]
输出:
[null, true, [7, 4, 90], []]
解释:
Router router = new Router(2); // 初始化路由器,内存限制为 2。
router.addPacket(7, 4, 90); // 返回 True。
router.forwardPacket(); // 返回 [7, 4, 90]。
router.forwardPacket(); // 没有数据包可以转发,返回 []。

说明:

  • 2 <= memoryLimit <= 10^5
  • 1 <= source, destination <= 2 * 10^5
  • 1 <= timestamp <= 10^9
  • 1 <= startTime <= endTime <= 10^9
  • addPacket、forwardPacket 和 getCount 方法的总调用次数最多为 10^5。
  • 对于 addPacket 的查询,timestamp 按递增顺序给出。

思路

//todo

代码

性能

3484.设计电子表格

目标

电子表格是一个网格,它有 26 列(从 'A' 到 'Z')和指定数量的 rows。每个单元格可以存储一个 0 到 10^5 之间的整数值。

请你实现一个 Spreadsheet 类:

  • Spreadsheet(int rows) 初始化一个具有 26 列(从 'A' 到 'Z')和指定行数的电子表格。所有单元格最初的值都为 0 。
  • void setCell(String cell, int value) 设置指定单元格的值。单元格引用以 "AX" 的格式提供(例如,"A1","B10"),其中字母表示列(从 'A' 到 'Z'),数字表示从 1 开始的行号。
  • void resetCell(String cell) 重置指定单元格的值为 0 。
  • int getValue(String formula) 计算一个公式的值,格式为 "=X+Y",其中 X 和 Y 要么 是单元格引用,要么非负整数,返回计算的和。

注意: 如果 getValue 引用一个未通过 setCell 明确设置的单元格,则该单元格的值默认为 0 。

示例 1:

输入:
["Spreadsheet", "getValue", "setCell", "getValue", "setCell", "getValue", "resetCell", "getValue"]
[[3], ["=5+7"], ["A1", 10], ["=A1+6"], ["B2", 15], ["=A1+B2"], ["A1"], ["=A1+B2"]]
输出:
[null, 12, null, 16, null, 25, null, 15]
解释
Spreadsheet spreadsheet = new Spreadsheet(3); // 初始化一个具有 3 行和 26 列的电子表格
spreadsheet.getValue("=5+7"); // 返回 12 (5+7)
spreadsheet.setCell("A1", 10); // 设置 A1 为 10
spreadsheet.getValue("=A1+6"); // 返回 16 (10+6)
spreadsheet.setCell("B2", 15); // 设置 B2 为 15
spreadsheet.getValue("=A1+B2"); // 返回 25 (10+15)
spreadsheet.resetCell("A1"); // 重置 A1 为 0
spreadsheet.getValue("=A1+B2"); // 返回 15 (0+15)

说明:

  • 1 <= rows <= 10^3
  • 0 <= value <= 10^5
  • 公式保证采用 "=X+Y" 格式,其中 X 和 Y 要么是有效的单元格引用,要么是小于等于 10^5 的 非负 整数。
  • 每个单元格引用由一个大写字母 'A' 到 'Z' 和一个介于 1 和 rows 之间的行号组成。
  • 总共 最多会对 setCell、resetCell 和 getValue 调用 10^4 次。

思路

依题意模拟即可。

代码


/**
 * @date 2025-09-19 8:38
 */
public class Spreadsheet {

    private final int[][] data;

    public Spreadsheet(int rows) {
        data = new int[26][rows + 1];
    }

    public void setCell(String cell, int value) {
        int col = cell.charAt(0) - 'A';
        int row = Integer.parseInt(cell.substring(1));
        data[col][row] = value;
    }

    public void resetCell(String cell) {
        int col = cell.charAt(0) - 'A';
        int row = Integer.parseInt(cell.substring(1));
        data[col][row] = 0;
    }

    public int getValue(String formula) {
        String[] params = formula.substring(1).split("\\+");
        int res = 0;
        for (String param : params) {
            if (param.charAt(0) < 'A' || param.charAt(0) > 'Z') {
                res += Integer.parseInt(param);
            } else {
                int col = param.charAt(0) - 'A';
                int row = Integer.parseInt(param.substring(1));
                res += data[col][row];
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

3408.设计任务管理器

目标

一个任务管理器系统可以让用户管理他们的任务,每个任务有一个优先级。这个系统需要高效地处理添加、修改、执行和删除任务的操作。

请你设计一个 TaskManager 类:

TaskManager(vector<vector>& tasks) 初始化任务管理器,初始化的数组格式为 [userId, taskId, priority] ,表示给 userId 添加一个优先级为 priority 的任务 taskId 。

void add(int userId, int taskId, int priority) 表示给用户 userId 添加一个优先级为 priority 的任务 taskId ,输入 保证 taskId 不在系统中。

void edit(int taskId, int newPriority) 更新已经存在的任务 taskId 的优先级为 newPriority 。输入 保证 taskId 存在于系统中。

void rmv(int taskId) 从系统中删除任务 taskId 。输入 保证 taskId 存在于系统中。

int execTop() 执行所有用户的任务中优先级 最高 的任务,如果有多个任务优先级相同且都为 最高 ,执行 taskId 最大的一个任务。执行完任务后,taskId 从系统中 删除 。同时请你返回这个任务所属的用户 userId 。如果不存在任何任务,返回 -1 。

注意 ,一个用户可能被安排多个任务。

示例 1:

输入:
["TaskManager", "add", "edit", "execTop", "rmv", "add", "execTop"]
[[[[1, 101, 10], [2, 102, 20], [3, 103, 15]]], [4, 104, 5], [102, 8], [], [101], [5, 105, 15], []]
输出:
[null, null, null, 3, null, null, 5]
解释:
TaskManager taskManager = new TaskManager([[1, 101, 10], [2, 102, 20], [3, 103, 15]]); // 分别给用户 1 ,2 和 3 初始化一个任务。
taskManager.add(4, 104, 5); // 给用户 4 添加优先级为 5 的任务 104 。
taskManager.edit(102, 8); // 更新任务 102 的优先级为 8 。
taskManager.execTop(); // 返回 3 。执行用户 3 的任务 103 。
taskManager.rmv(101); // 将系统中的任务 101 删除。
taskManager.add(5, 105, 15); // 给用户 5 添加优先级为 15 的任务 105 。
taskManager.execTop(); // 返回 5 。执行用户 5 的任务 105 。

说明:

  • 1 <= tasks.length <= 10^5
  • 0 <= userId <= 10^5
  • 0 <= taskId <= 10^5
  • 0 <= priority <= 10^9
  • 0 <= newPriority <= 10^9
  • add ,edit ,rmv 和 execTop 的总操作次数 加起来 不超过 2 * 10^5 次。
  • 输入保证 taskId 是合法的。

思路

2349.设计数字容器系统 类似,同样是懒删除。

代码


/**
 * @date 2025-09-18 8:42
 */
public class TaskManager3408 {

    static class TaskManager {

        private final Map<Integer, int[]> taskIdMap = new HashMap<>();
        private final PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
            int compare = b[2] - a[2];
            if (compare != 0) {
                return compare;
            }
            return b[1] - a[1];
        });

        public TaskManager(List<List<Integer>> tasks) {
            for (List<Integer> task : tasks) {
                int[] t = {task.get(0), task.get(1), task.get(2)};
                taskIdMap.put(t[1], t);
                q.offer(t);
            }
        }

        public void add(int userId, int taskId, int priority) {
            int[] t = {userId, taskId, priority};
            taskIdMap.put(taskId, t);
            q.offer(t);
        }

        public void edit(int taskId, int newPriority) {
            int[] t = taskIdMap.get(taskId);
            t = new int[]{t[0], t[1], newPriority};
            taskIdMap.put(taskId, t);
            q.offer(t);
        }

        public void rmv(int taskId) {
            taskIdMap.remove(taskId);
        }

        public int execTop() {
            while (!q.isEmpty() && (taskIdMap.get(q.peek()[1]) == null || taskIdMap.get(q.peek()[1])[2] != q.peek()[2]|| taskIdMap.get(q.peek()[1])[0] != q.peek()[0])) {
                q.poll();
            }
            if (q.isEmpty()) {
                return -1;
            }
            int[] task = q.poll();
            taskIdMap.remove(task[1]);
            return task[0];
        }
    }

}

性能