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今天刷到一道挺有意思的算法题：子域名访问计数。

一看这题目，我脑子里第一个反应是：这不就是拆分字符串、统计次数嘛。作为一名经常被前端同事调侃“你写算法的样子像在搬砖”的后端，这种题目看着简单，实际写的时候还是有不少坑可以踩的。

题目要求是：给定一个包含访问次数和对应子域名的列表，比如 ["9001 discuss.leetcode.com"]，你需要统计每个子域名及其所有上级域名的访问次数，输出结果类似于：

["9001 discuss.leetcode.com", "9001 leetcode.com", "9001 com"]

拆解思路：

我觉得这题的核心有两步：

1. 拆分子域名： 把 discuss.leetcode.com 拆成 discuss.leetcode.com、leetcode.com 和 com。
2. 统计访问次数： 用一个字典存储每个域名的访问次数，最终输出结果。

听起来简单吧？但是实现的时候就会发现，拆分域名和统计这两步如果处理得不够细致，代码会变得又长又乱。所以我写了一段简单优雅的 Python 代码，来，直接上代码：

from collections import defaultdict
def subdomain_visits(cpdomains):
    counts = defaultdict(int)
        for entry in cpdomains:
        count, domain = entry.split()  # 分离次数和域名
        count = int(count)
        fragments = domain.split('.')  # 拆分子域名
                # 拼接子域名并统计访问次数
        for i in range(len(fragments)):
            subdomain = '.'.join(fragments[i:])
            counts[subdomain] += count
    # 组装结果
    return [f"{count} {domain}" for domain, count in counts.items()]
# 测试一下
cpdomains = ["9001 discuss.leetcode.com", "50 yahoo.com", "1 intel.mail.com", "5 wiki.org"]
result = subdomain_visits(cpdomains)
print(result)

代码解析：

1. defaultdict 用于简化计数逻辑，每次遇到新域名直接初始化为 0，然后加上当前的计数。
2. .split() 方法是整个逻辑的关键，用它先拆分 cpdomains 的次数和域名，再对域名用 . 继续拆分，生成各级子域名。
3. '.'.join(fragments[i:]) 这个操作看着简单，但实际上相当巧妙。通过调整索引 i，能快速生成从当前级别开始的所有子域名。

结果生成部分就是最后一行，用列表推导式一气呵成。这段代码的时间复杂度是 O(N)，其中 N 是所有子域名片段的总长度，空间复杂度是 O(K)，K 是不同子域名的数量。

踩坑提醒：

1. 数据格式不正确怎么办？ 有时候面试官喜欢在测试用例里夹带“私货”，比如 ["-1 bad.domain"] 或者直接丢个空字符串。这种情况下，实际代码需要额外做数据验证，简单加一行：

   if not entry or ' ' not in entry:
       continue
   

2. 效率问题： 这题的解法算是暴力统计了，如果子域名的数量特别多，比如百万级别，可以考虑用 Trie 树优化统计，但题目一般不会这么变态（如果真有，建议换个公司试试🤣）。

好了，这就是今天的分享。希望大家看完这道题之后，再遇到类似的字符串处理问题，能从容应对，不至于再熬夜加班写代码啦！🧑‍💻