Schwimmen Sie im steigenden Wasser
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Swim In Rising Water“.
1. Lernen
Das Problem „Schwimmen in steigendem Wasser“ 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 logischen Ablaufs für Swim In Rising Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Swim In Rising Water 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
Sie erhalten ein ganzzahliges n x n-Matrixgitter, in dem jeder Wert „grid[i][j]“ die Höhe an diesem Punkt (i, j) darstellt. Es beginnt zu regnen. Zum Zeitpunkt t beträgt die Wassertiefe überall t. Sie können von einem Quadrat zu einem anderen in 4 Richtungen angrenzenden Quadrat genau dann schwimmen, wenn beide Höhen in den Quadraten höchstens t betragen.
Sie beginnen im oberen linken Quadrat (0, 0). Wie lange dauert es am wenigsten, bis Sie das untere rechte Quadrat (n-1, n-1) erreichen?
Schreiben Sie eine Funktion swimInWater(grid: List[List[int]]) -> int.
- •n == len(grid) == len(grid[i])
- •1 <= n <= 50
- •0 <= grid[i][j] < n^2
- •Each value grid[i][j] is unique
Beispiele
grid = [[0,2],[1,3]]
3
At time 3, you are permitted to swim all the way from (0,0) to (1,1). The path is 0 -> 1 -> 3.
grid = [[0,1,2,3,4],[24,23,22,21,5],[12,13,14,15,16],[11,17,18,19,20],[10,9,8,7,6]]
16
The final path is 0-1-2-3-4-5-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6. The maximum height along this path is 16.
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 swim_in_water_opt(grid):
return swim_in_water_brute(grid)Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
import heapq
def swim_in_water_brute(grid):
n = len(grid)
visit = set([(0, 0)])
min_h = [[grid[0][0], 0, 0]]
while min_h:
t, r, c = heapq.heappop(min_h)
if r == n - 1 and c == n - 1: return t
for dr, dc in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if nr < 0 or nc < 0 or nr == n or nc == n or (nr, nc) in visit: continue
visit.add((nr, nc))
heapq.heappush(min_h, [max(t, grid[nr][nc]), nr, nc])Algorithm 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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