Günstigste Flüge innerhalb von K Haltestellen
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Günstigste Flüge innerhalb von K Stopps“.
1. Lernen
Das Problem „Günstigste Flüge innerhalb von K Stopps“ ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „Erweiterte Grafiken“.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikablaufs für günstigste Flüge innerhalb von K Stopps.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für günstigste Flüge innerhalb von K Stopps sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Es gibt n Städte, die durch eine Reihe von Flügen verbunden sind. Sie erhalten ein Array von Flügen, wobei Flights[i] = [from_i, to_i, price_i] angibt, dass es einen Flug von der Stadt from_i zur Stadt to_i mit Kostenpreis_i gibt.
Sie erhalten außerdem drei Ganzzahlen src, dst und k, die den günstigsten Preis von src bis dst mit höchstens k Stopps zurückgeben. Wenn es keine solche Route gibt, geben Sie -1 zurück.
Schreiben Sie eine Funktion findCheapestPrice(n: int, flights: List[List[int]], src: int, dst: int, k: int) -> int.
- •1 <= n <= 100
- •0 <= len(flights) <= (n * (n - 1) / 2)
- •flights[i].length == 3
- •0 <= from_i, to_i < n
- •1 <= price_i <= 10^4
- •0 <= src, dst < n
- •src != dst
- •0 <= k < n
Beispiele
n = 4, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[2,0,100],[1,3,600],[2,3,200]], src = 0, dst = 3, k = 1
700
The cheapest path from city 0 to city 3 with at most 1 stop is 0 -> 1 -> 3 with cost 100 + 600 = 700.
n = 3, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]], src = 0, dst = 2, k = 1
200
Cheapest path is 0 -> 1 -> 2 with cost 200, which has exactly 1 stop.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def find_cheapest_price_opt(n, flights, src, dst, k):
return find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k)Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k):
prices = [float("inf")] * n
prices[src] = 0
for i in range(k + 1):
tmp = prices[:]
for s, d, p in flights:
if prices[s] == float("inf"): continue
if prices[s] + p < tmp[d]: tmp[d] = prices[s] + p
prices = tmp
return prices[dst] if prices[dst] != float("inf") else -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardproblemeigenschaften von Advanced Graphs.
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