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### 注意事项
同一时刻可能有多个店铺有订单，同一时刻同一店铺可能有多个订单
### 解题思路
该题数据有点大，如果直接用HashMap,List等集合可能会超时，无疑数组是最快的
我最开始的思路是建立一个二维数组，横坐标存时刻，纵坐标存每个店铺，值就是该时刻该店铺接到的订单数，于是外层循环遍历时刻，内层循环遍历店铺，以此来进行模拟，很可惜，内存超了，换个思路，也就是下面的参考代码，将二维换成两个一维，
索引为订单编号，两个一维的值分别为时刻和店铺，之后外层依然遍历时刻，内层遍历订单编号，，，，，，，具体见下面参考代码
### 参考代码
```java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.StringTokenizer;

public class Main {
	static BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
	static StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer("");

static String nextLine() throws IOException {
		return bufferedReader.readLine();
	}

static String next() throws IOException {
		while (!stringTokenizer.hasMoreTokens()) {
			stringTokenizer = new StringTokenizer(bufferedReader.readLine());
		}
		return stringTokenizer.nextToken();
	}

static int nextInt() throws NumberFormatException, IOException {
		return Integer.parseInt(next());
	}

public static void main(String[] args) throws NumberFormatException, IOException {

int n = nextInt();
		// 记录每家店铺的优先级，从1到n（包括n）
		int[] shop = new int[n + 1];
		// m个订单
		int m = nextInt();
		// 索引为订单编号
		// 值为该订单的时刻
		int ot[] = new int[m];
		// 值为该订单对应的店铺
		int os[] = new int[m];
		// t个时刻
		int t = nextInt();
		Set<Integer> hc = new HashSet<>();
		for (int i = 0; i < m; i++) {
			ot[i] = nextInt();
			os[i] = nextInt();
		}
		for (int i = 1; i <= t; i++) {
			int[] vic = new int[n + 1];
			// 遍历订单
			for (int j = 0; j < m; j++) {
				// 该时刻有订单
				if (ot[j] == i) {
					// 每有一单优先级加 2
					shop[os[j]] += 2;
					vic[os[j]] = 1;
				}
			}
			// 遍历店铺
			for (int j = 1; j <= n; j++) {
				// 如果该店铺已经访问过且店铺优先级大于5
				if (vic[j] == 1 && shop[j] > 5) {
					hc.add(j);
					continue;
				}
				// 如果该店铺已经访问过，continue
				if (vic[j] != 0) {
					continue;
				}
				// 店铺未访问
				shop[j] -= 1;
				// 如果店铺优先级小于等于3且在缓存中存在，移出缓存
				if (shop[j] <= 3 && hc.contains(j)) {
					hc.remove(j);
				}

if (shop[j] < 0) {
					shop[j] = 0;
				}

}
		}
		System.out.println(hc.size());
	}
}
```

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2024-03-27 19:46:43

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