Tankstelle
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Tankstelle“.
1. Lernen
Das „Tankstellen“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Gier-Bereich.
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 Logikflusses für eine Tankstelle.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für die Tankstelle 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 Tankstellen entlang einer Rundstrecke, wobei die Gasmenge an der i-ten Station gas[i] beträgt. Sie haben ein Auto mit unbegrenztem Benzintank und die Fahrt von der i-ten Station zur nächsten (i + 1)-ten Station kostet [i] Benzin. Sie beginnen die Reise mit leerem Tank an einer der Tankstellen. Geben Sie den Index der Starttankstelle zurück, wenn Sie die Rennstrecke einmal im Uhrzeigersinn umrunden können, andernfalls geben Sie -1 zurück. Wenn es eine Lösung gibt, ist diese garantiert einzigartig.
Schreiben Sie eine Funktion canCompleteCircuit(gas: List[int], cost: List[int]) -> int.
- •n == len(gas) == len(cost)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 <= gas[i], cost[i] <= 10^4
Beispiele
gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
3
Start at station 3. tank = 4. Go to 4: cost 1, tank = 4-1+5 = 8. Go to 0: cost 2, tank = 8-2+1=7. Go to 1: cost 3, tank = 7-3+2=6. Go to 2: cost 4, tank = 6-4+3=5. Go to 3: cost 5, tank = 5-5=0. We reached back to station 3.
gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
-1
No station can complete the circuit.
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 can_complete_circuit_opt(gas, cost):
if sum(gas) < sum(cost): return -1
total, start = 0, 0
for i in range(len(gas)):
total += gas[i] - cost[i]
if total < 0: total = 0; start = i + 1
return startBrute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def can_complete_circuit_brute(gas, cost):
n = len(gas)
for i in range(n):
total = 0; can = True
for j in range(n):
idx = (i + j) % n
total += gas[idx] - cost[idx]
if total < 0: can = False; break
if can: return i
return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardeigenschaften des Greedy-Problems.
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