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为了评估某网站的用户转化率，我们需要对用户的访问行为进行分析，并建立用户行为模型。日志文件中已经记录了用户名、访问时间 以及 页面路径。

为了方便分析，日志文件中的 N 条记录已经被解析成三个长度相同且长度都为 N 的数组，分别是：用户名 username，访问时间 timestamp 和 页面路径 website。第 i 条记录意味着用户名是 username[i] 的用户在 timestamp[i] 的时候访问了路径为 website[i] 的页面。

我们需要找到用户访问网站时的 『共性行为路径』，也就是有最多的用户都 至少按某种次序访问过一次 的三个页面路径。需要注意的是，用户 可能不是连续访问 这三个路径的。

『共性行为路径』是一个 长度为 3 的页面路径列表，列表中的路径 不必不同，并且按照访问时间的先后升序排列。

如果有多个满足要求的答案，那么就请返回按字典序排列最小的那个。（页面路径列表 X 按字典序小于 Y 的前提条件是：X[0] < Y[0] 或 X[0] == Y[0] 且 (X[1] < Y[1] 或 X[1] == Y[1] 且 X[2] < Y[2])）

题目保证一个用户会至少访问 3 个路径一致的页面，并且一个用户不会在同一时间访问两个路径不同的页面。

示例：

输入：username = ["joe","joe","joe","james","james","james","james","mary","mary","mary"], timestamp = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], website = ["home","about","career","home","cart","maps","home","home","about","career"]输出：["home","about","career"]解释：由示例输入得到的记录如下：["joe", 1, "home"]["joe", 2, "about"]["joe", 3, "career"]["james", 4, "home"]["james", 5, "cart"]["james", 6, "maps"]["james", 7, "home"]["mary", 8, "home"]["mary", 9, "about"]["mary", 10, "career"]有 2 个用户至少访问过一次 ("home", "about", "career")。有 1 个用户至少访问过一次 ("home", "cart", "maps")。有 1 个用户至少访问过一次 ("home", "cart", "home")。有 1 个用户至少访问过一次 ("home", "maps", "home")。有 1 个用户至少访问过一次 ("cart", "maps", "home")。

提示：

1. 3 <= N = username.length = timestamp.length = website.length <= 50
2. 1 <= username[i].length <= 10
3. 0 <= timestamp[i] <= 10^9
4. 1 <= website[i].length <= 10
5. username[i] 和 website[i] 都只含小写字符

解题思路

这个问题首先不难想到暴力解法，我们可以现将[username,timestamp,website]按照这种方式将元素排序（这样就可以保证所有相同姓名的元素按照timestamp排在一起）。然后我们可以暴力枚举相同姓名的人所有访问的website的组合方式，我们可以通过itertools.combinations轻松实现这一点。接着就是建立一个字典，将相同website组合的人添加进去。最后我们只要按照所有website组合的人数去排列，我们选择人数最多的那个website组合即可。

class Solution:    def mostVisitedPattern(self, username: List[str], timestamp: List[int], website: List[str]) -> List[str]:        data = [[username[i], timestamp[i], website[i]] for i in range(len(username))]        data.sort()        d = collections.defaultdict(list)        for u, t, w in data:            d[u].append(w)                res = collections.defaultdict(set)        for i, v in d.items():            for j in itertools.combinations(v, 3):                res[j].add(i)        return sorted(res.items(), key=lambda a:(-len(a[1]), a[0]))[0][0]

我将该问题的其他语言版本添加到了我的

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