Hand der Geraden
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Hand of Straights“.
1. Lernen
Das „Hand of Straights“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Greedy-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 Hand of Straights.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Hand of Straights 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
Alice hat eine gewisse Anzahl an Karten und möchte die Karten in Gruppen neu anordnen, sodass jede Gruppe die Größe „groupSize“ hat und aus aufeinanderfolgenden Karten in „groupSize“ besteht. Bei einer ganzzahligen Array-Hand, bei der hand[i] der auf der i-ten Karte geschriebene Wert und eine ganzzahlige Gruppengröße ist, geben Sie „True“ zurück, wenn sie die Karten neu anordnen kann, andernfalls „False“.
Schreiben Sie eine Funktion isNStraightHand(hand: List[int], groupSize: int) -> bool.
- •1 <= len(hand) <= 10^4
- •0 <= hand[i] <= 10^9
- •1 <= groupSize <= len(hand)
Beispiele
hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3
True
[1,2,3], [2,3,4], [6,7,8] are consecutive groups of 3.
hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4
False
Cannot rearrange cards into consecutive groups of 4.
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
import heapq, collections
def is_n_straight_hand_opt(hand, groupSize):
if len(hand) % groupSize: return False
count = collections.Counter(hand)
minH = list(count.keys()); heapq.heapify(minH)
while minH:
first = minH[0]
for i in range(first, first + groupSize):
if i not in count: return False
count[i] -= 1
if count[i] == 0:
if i != minH[0]: return False
heapq.heappop(minH)
return TrueBrute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def is_n_straight_hand_brute(hand, groupSize):
if len(hand) % groupSize: return False
hand.sort()
while hand:
first = hand.pop(0)
for i in range(1, groupSize):
if (first + i) not in hand: return False
hand.remove(first + i)
return TrueAlgorithm 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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