题目重点：从原user/purchase/product结构求集合差，处理重复朋友、重复购买与同名产品。
题意与假设
这道练习题保留了面经中值得训练的核心约束，并将需要澄清的条件单独列出。现场拿到变体时，先和面试官确认这些条件。
- 题目有user.friends/user.purchases、purchase.productId/amount/purchaseId、productId/productName，问当前用户朋友买过但自己没买过的产品名称。
- 本文以users[id]与products[id]映射规范化原对象引用；只直接朋友、不递归朋友的朋友；重复购买不增加推荐权重，自己购买过一次即排除。
- 数据一致性合同：朋友ID和推荐产品ID存在，缺失时示例抛错误；输出按product ID排序，每个产品一次，同名不同ID可出现重复名称。这些原题未给规则待核。
解题路线
- 先扫描当前用户购买记录建立own productId集合。购买条数与amount不是同一个计量：本题是是否购买过，不以amount求热度，amount=0是否代表有效交易要业务确认，训练输入全部视作购买记录。
- 把直接朋友去重，忽略异常自引用，再扫描朋友的购买。若productId不在own就加入候选集合，最后通过产品字典转名称；不要先按名称求差，两个不同产品可能同名。
- 原friends是user[]时可直接遍历对象，但对象identity与业务userID需区分。训练代码用ID映射防重复与更易跨数据源join；如果原对象无ID，先确认同一人的身份规则，不虚构业务去重键。
- 排序是本文确定性输出合同，不表示原面试要求。若原题只比较无序集合，可省排序；若要按朋友数量排名，则需每个friend/product对先去重再计票，而不是按购买次数累计。
- 大数据可数据库anti-join：朋友购买与产品join后排除当前用户购买、distinct productID；避免每朋友单次查询造成N+1。快照/缓存版本须一致，撤单、退货、好友可见范围都是额外业务合同。
- 独立验证逐个产品检查“任一直接朋友买过且自己未买”，而非复制主算法的集合差步骤；20,000用户查询包含重复朋友、同名产品和重复purchase。
手动走一遍
当前用户买p1；朋友甲买p1,p2,p2，朋友乙买p3。返回p2,p3的名称。若p2与p3都叫“Mouse”，本文输出[Mouse,Mouse]对应两个ID；若要求唯一名称应再去重，但这会丢失产品身份，必须向面试官确认。
Python 参考实现
下面的代码按上文假设实现，适合本地运行并追加自己的测试用例。
代码区可横向滚动；使用键盘时，先聚焦代码区再按方向键查看。
def friends_unbought(user_id, users, products):
"""Training maps normalize source object references to unique user/product IDs."""
user = users[user_id]
bought = {p['productId'] for p in user['purchases']}
recommended = set()
for friend_id in set(user['friends']):
if friend_id == user_id:
continue
for purchase in users[friend_id]['purchases']:
pid = purchase['productId']
if pid not in bought:
recommended.add(pid)
# Distinct products can have the same name. Return one entry per product ID.
return [products[pid] for pid in sorted(recommended)]
复杂度
own记录A，去重朋友F，其购买总P，候选R：期望O(A+F+P+R log R)，哈希状态O(A+F+R)，产品索引若需新建另加全catalog成本。原对象图全量不必递归扫描。
易错点与追问
容易失分的边界
- 按name去重产品。
- amount当是否买过的默认门槛。
- 查到朋友的朋友改变范围。
- 重复friend把票多算。
- 无catalog记录默默返回假名称。
继续深挖
- 排名要按朋友人数怎样去重？
- 撤单/退款怎样定义买过？
- catalog缺失怎样输出待核项？
- 百万朋友记录怎样分页/快照？
