Sortieren Sie nach einem anderen Array
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Nach einem anderen Array sortieren“.
1. Lernen
Das Problem „Nach einem anderen Array sortieren“ ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „Arrays“.
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 die Sortierung nach einem anderen Array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Sortieren nach einem anderen Array 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 sort_by_order(arr1, arr2), die die Elemente von arr1 gemäß der durch arr2 definierten Reihenfolge sortiert. Elemente in arr1, die in arr2 erscheinen, sollten in der Reihenfolge, in der sie in arr2 erscheinen, an erster Stelle stehen. Elemente, die nicht in arr2 enthalten sind, sollten am Ende in sortierter (aufsteigender) Reihenfolge erscheinen.
- •1 <= len(arr1) <= 10^5
- •0 <= len(arr2) <= 100
- •Elements of arr2 are distinct
Beispiele
arr1 = [2, 1, 2, 5, 7, 1, 9, 3, 6, 8, 8], arr2 = [2, 1, 8, 3]
[2, 2, 1, 1, 8, 8, 3, 5, 6, 7, 9]
First all 2s, then 1s, then 8s, then 3s (order from arr2). Remaining [5,6,7,9] sorted ascending.
arr1 = [4, 5, 6], arr2 = [6, 4]
[6, 4, 5]
6 first, then 4 (per arr2 order). 5 is not in arr2, goes at end.
arr1 = [1, 2, 3], arr2 = []
[1, 2, 3]
No order specified, so sort ascending.
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- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
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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
from collections import Counter
def sort_by_order(arr1, arr2):
# Optimized: Use hash map for frequency counting
counts = Counter(arr1)
res = []
# Process elements in order of arr2
for x in arr2:
if x in counts:
res.extend([x] * counts[x])
del counts[x]
# Process remaining elements sorted
remaining = sorted(counts.elements())
return res + remainingBrute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def sort_by_order(arr1, arr2):
# Brute force: Build result by searching arr2 elements in arr1
res = []
visited = [False] * len(arr1)
for x in arr2:
for i in range(len(arr1)):
if arr1[i] == x:
res.append(arr1[i])
visited[i] = True
# Add remaining elements in sorted order
remaining = sorted([arr1[i] for i in range(len(arr1)) if not visited[i]])
return res + remainingAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standard-Array-Problemeigenschaften.
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