我有四个建议列表，让我们说列表是A，B，C，D。 每个列表具有相同数量的项目，并表示为键值对。但我需要为列表A的元素提供比列表B更多的优先级（权重），依此类推。最终，我需要从最终推荐的四个列表中选择最佳项目集。
以下是一个用例：
List_A： {ITEM1，重量1} {ITEM2，重量1} {项目3，重量1} {ITEM4，重量1} {ITEM5，重量1}
List_B： {item8，重量2} {ITEM5，重量2} {item7，重量2} {ITEM2，重量2} {ITEM6，重量2}
List_C： {第11项，weight3} {item23，weight3} {item34，weight3} {item24，weight3} {ITEM5，weight3}
List_D： {item9，重80磅 {item7，重80磅 {项目3，重80磅 {项目2，重80磅 {ITEM5，重80磅
假设weight1 = 10，weight2 = 5，weight3 = 3，weight1 = 2
根据这些列表，最终列表应该将“item5”作为第一项，因为它存在于所有四个列表中。如何获得这四个列表的其他最佳建议？
感谢。
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如果我理解你的话，这应该有点简单。在更高级别，您需要一个数据结构
Map<Item, Map<List, Integer>>，其中最后一个整数是number_of_occurrences。一旦你有了它，就可以直接将number_of_occurrences *权重相乘并将其与TreeMap中的生成值一起抛出（此处也可以使用优先级队列）
现在你可以拥有TreeMap的前n个列表。