写在前面
本题考察的是对数据结构的建构，以及对STL的熟练运用。没有选择正确的数据结构，将会导致本题超时。
另外，此题的测试数据有误，在输出某一种类商品的编号时应当按照分数从高到低排序，分数相同时才按编号从小到大排序。如果按照原题意，只能得到60分。
我的思路（超时）
使用 unordered_map<id, score> map[type]; 存储物品
- 在插入、删除时，只需要O(1)。因此初始化m*n件物品时消耗O(m*n)，插入删除操作消耗O(op)。
- 在查询时，我的做法是将m*n件物品从哈希表中取出，每个物品是
<type, id, score> = Commodity三元组。以建堆的算法构建priority_queue <Commodity>，耗时O(m*n)。随后从堆顶依次找到k个商品，耗时大概为O(k*log(m*n))。 - 总用时为O(m * n + op + 100 * (m * n + k * log(m * n) ) ) = 1.5 * 108。加上操作复杂，实际应当达到了109的数量级，必超时。
网友思路1（满分）
https://blog.csdn.net/richenyunqi/article/details/101396817
使用 set<Commodity> 存储物品，其中 Commodity = <type, id, score> ，使用时定义顺序为score降序、type升序、id升序。
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对于查询操作，只需要顺序遍历set，找到符合条件的k个商品即可。时间复杂度O(K)。
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对于插入删除操作，需要根据
type和id查找到相应的Commodity。这里网友用的一个骚操作是：用哈希表unordered_map<(type, id), set::iterator>存储set的迭代器！！！时间复杂度为O(log(m*n))。
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总用时为O(m * n * log(m * n) + op * log(m * n) + 100 * k) = 9 *10^7
网友思路2（满分）
https://blog.csdn.net/best335/article/details/101315966
- 使用
map<int,set<pair<int,int> > > F保存所有数据，格式为map<Score,set<pair<Type,Commodity> > >
这样在容器内部首先会按Score排序，同一Score的先按Type排序，再按Commodity排序。 - 使用unordered_map<int,int>[50]保存编号到成绩的映射，格式为
unordered_map<Commodity,Score> G[Type]。这样指定Type和Commodity可以在F中迅速定位，从F中增删商品的时间度为O(log(Score的种数) * log(该分数的物品数))。
手动开启O2、O3优化
#pragma GCC optimize(2)
#pragma GCC optimize(3,"Ofast","inline")
