字节跳动——用户喜好编程题

这题刚开始的思路是在每个区间进行查找，这样最坏的情况下的时间复杂度是n*q（超时），第二个思路是将用户喜好相同的用户放在一个list中进行遍历，这样最坏的情况的时间复杂度是n（不会有人对一个喜好值重复查吧）

import java.util.*;

/*
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        假设有这样一种场景：我们对用户按照它们的注册时间先后来标号，对于一类文章，每个用户都有不同的喜好值，
        我们会想知道某一段时间内注册的用户
        （标号相连的一批用户）中，有多少用户对这类文章喜好值为k。
        因为一些特殊的原因，不会出现一个查询的用户区间完全覆盖另一个查询的用户区间(不存在L1<=L2<=R2<=R1)。
        输入描述:
        输入： 第1行为n代表用户的个数 第2行为n个整数，第i个代表用户标号为i的用户对某类文章的喜好度
         第3行为一个正整数q代表查询的组数
         第4行到第（3+q）行，每行包含3个整数l,r,k代表一组查询，即标号为l<=i<=r的用户中对这类文章喜好值为k的用户的个数。
         数据范围n <= 300000,q<=300000 k是整型

        输出描述:
        输出：一共q行，每行一个整数代表喜好值为k的用户的个数
        示例1
        输入
        5
        1 2 3 3 5
        3
        1 2 1
        2 4 5
        3 5 3
        输出
        1
        0
        2
        说明
        样例解释:
        有5个用户，喜好值为分别为1、2、3、3、5，
        第一组询问对于标号[1,2]的用户喜好值为1的用户的个数是1
        第二组询问对于标号[2,4]的用户喜好值为5的用户的个数是0
        第三组询问对于标号[3,5]的用户喜好值为3的用户的个数是2*/
/*喜好值作为key值，用户编号作为value*/
public class ZJYHXH2 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int [] arr = new int[n];
        for(int i = 0; i < n; i++){
            arr[i] = scanner.nextInt();
        }
        HashMap<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int key = arr[i];
            int value = i + 1;
            if(!map.containsKey(key)){
                List<Integer> list = new LinkedList<>();
                list.add(value);
                map.put(key,list);
            }else{
                map.get(key).add(value);
            }
        }
        int m = scanner.nextInt();
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        for(int i = 0; i < m; i++){
            int l = scanner.nextInt();
            int r = scanner.nextInt();
            int k = scanner.nextInt();
            List<Integer> list = map.get(k);
            int sum = 0;
            if(list != null){
                for(Integer val:list){
                    if(val >= l && val <= r){
                        sum++;
                    }
                }
            }
            queue.add(sum);
        }
        for(Integer ans : queue){
            System.out.println(ans);
        }
    }
}