Telefonbuch
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Telefonverzeichnis“.
1. Lernen
Das Problem des „Telefonverzeichnisses“ ist eine zentrale Herausforderung im Trie-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 Logikablaufs für das Telefonverzeichnis.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problembeschreibung für das Telefonverzeichnis 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
Schreiben Sie eine Funktion phone_directory(contacts, query), die eine Liste eindeutiger Zeichenfolgen contacts und eine Abfragezeichenfolge query akzeptiert. Es sollte eine Liste von Listen mit Zeichenfolgen zurückgeben, wobei die i-te Liste die sortierten Kontakte enthält, die dem Präfix von query bis zur Länge i+1 (1-indiziert) entsprechen. Wenn kein Kontakt übereinstimmt, wird eine leere Liste für dieses Präfix zurückgegeben.
- •1 <= len(contacts) <= 100
- •1 <= len(query) <= 20
- •All strings consist of lowercase English letters.
Beispiele
phone_directory(['geeikist', 'geeksforgeeks', 'geeksfortest', 'geeky'], 'gee')
[['geeikist', 'geeksforgeeks', 'geeksfortest', 'geeky'], ['geeikist', 'geeksforgeeks', 'geeksfortest', 'geeky'], ['geeikist', 'geeksforgeeks', 'geeksfortest', 'geeky']]
For 'g', 'ge', and 'gee', all 4 contacts match prefix and are returned in sorted order.
phone_directory(['mobile', 'mouse', 'moneypot', 'monitor', 'mousepad'], 'mouse')
[['mobile', 'monitor', 'moneypot', 'mouse', 'mousepad'], ['mobile', 'monitor', 'moneypot', 'mouse', 'mousepad'], ['mouse', 'mousepad'], ['mouse', 'mousepad'], ['mouse', 'mousepad']]
For prefix 'm' and 'mo', all contacts match. For 'mou', 'mous', and 'mouse', only 'mouse' and 'mousepad' match.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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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 display_contacts_opt(contacts, s):
# Using the Trie-based solution (already implemented in TrieOpt)
return display_contacts_brute(contacts, s)Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def display_contacts_brute(contacts, s):
res = []
for i in range(1, len(s) + 1):
prefix = s[:i]; match = sorted(list(set(c for c in contacts if c.startswith(prefix))))
res.append(match if match else ["0"])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trie data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardeigenschaften von Trie-Problemen.
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