Mauern und Tore
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Walls And Gates“.
1. Lernen
Das Problem „Mauer und Tore“ ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „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 Logikflusses für Walls And Gates.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Walls And Gates 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 m x n Rasterräume, die mit diesen drei möglichen Werten initialisiert sind:
- -1: Eine Wand oder ein Hindernis.
- 0: Ein Tor.
- INF (dargestellt durch 2147483647): Ein leerer Raum.
Füllen Sie jeden leeren Raum mit der Entfernung zum nächstgelegenen Tor aus. Wenn ein Tor nicht erreichbar ist, sollte es mit INF gefüllt werden.
Schreiben Sie eine Funktion wallsAndGates(rooms: List[List[int]]) -> List[List[int]], die das geänderte Raumraster zurückgibt.
- •m == len(rooms)
- •n == len(rooms[i])
- •1 <= m, n <= 250
- •rooms[i][j] is -1, 0, or 2147483647
Beispiele
rooms = [[2147483647,-1,0,2147483647],[2147483647,2147483647,2147483647,-1],[2147483647,-1,2147483647,-1],[0,-1,2147483647,2147483647]]
[[3,-1,0,1],[2,2,1,-1],[1,-1,2,-1],[0,-1,3,4]]
The empty rooms are filled with the shortest distance to their nearest gate.
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
from collections import deque
def walls_and_gates_opt(rooms):
ROWS, COLS = len(rooms), len(rooms[0])
q = deque()
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if rooms[r][c] == 0: q.append((r, c))
while q:
r, c = q.popleft()
for dr, dc in [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < ROWS and 0 <= nc < COLS and rooms[nr][nc] == 2147483647:
rooms[nr][nc] = rooms[r][c] + 1
q.append((nr, nc))Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def walls_and_gates_brute(rooms):
ROWS, COLS = len(rooms), len(rooms[0])
def dfs(r, c, dist):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or rooms[r][c] < dist:
return
rooms[r][c] = dist
dfs(r + 1, c, dist + 1)
dfs(r - 1, c, dist + 1)
dfs(r, c + 1, dist + 1)
dfs(r, c - 1, dist + 1)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if rooms[r][c] == 0:
dfs(r, c, 0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardproblemeigenschaften von Graphen.
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