Vuelos más baratos dentro de K escalas
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Vuelos más baratos dentro de K paradas'.
1. aprender
El problema de los 'vuelos más baratos dentro de K paradas' es un desafío clave en la sección de Gráficos avanzados.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico para vuelos más baratos dentro de K paradas.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Vuelos más baratos dentro de K paradas.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Hay n ciudades conectadas por una cierta cantidad de vuelos. Se le proporciona una serie de vuelos donde vuelos[i] = [from_i, to_i, price_i] indica que hay un vuelo desde la ciudad from_i a la ciudad to_i con costo price_i.
También se le proporcionan tres números enteros src, dst y k, que devuelven el precio más barato de src a dst con como máximo k paradas. Si no existe tal ruta, devuelve -1.
Escribe una función findCheapestPrice(n: int, flights: List[List[int]], src: int, dst: int, k: int) -> int.
- •1 <= n <= 100
- •0 <= len(flights) <= (n * (n - 1) / 2)
- •flights[i].length == 3
- •0 <= from_i, to_i < n
- •1 <= price_i <= 10^4
- •0 <= src, dst < n
- •src != dst
- •0 <= k < n
Ejemplos
n = 4, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[2,0,100],[1,3,600],[2,3,200]], src = 0, dst = 3, k = 1
700
The cheapest path from city 0 to city 3 with at most 1 stop is 0 -> 1 -> 3 with cost 100 + 600 = 700.
n = 3, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]], src = 0, dst = 2, k = 1
200
Cheapest path is 0 -> 1 -> 2 with cost 200, which has exactly 1 stop.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def find_cheapest_price_opt(n, flights, src, dst, k):
return find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k)Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k):
prices = [float("inf")] * n
prices[src] = 0
for i in range(k + 1):
tmp = prices[:]
for s, d, p in flights:
if prices[s] == float("inf"): continue
if prices[s] + p < tmp[d]: tmp[d] = prices[s] + p
prices = tmp
return prices[dst] if prices[dst] != float("inf") else -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades del problema de Gráficos avanzados estándar.
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