Directorio telefónico
Guía detallada e implementación de Python para el problema del 'Directorio telefónico'.
1. aprender
El problema del 'Directorio telefónico' es un desafío clave en la sección Trie.
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
Visualizando el flujo lógico del directorio telefónico.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema del Directorio telefónico.
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
Escriba una función phone_directory(contacts, query) que tome una lista de cadenas únicas contacts y una cadena de consulta query. Debería devolver una lista de listas de cadenas, donde la ith lista contiene los contactos ordenados que coinciden con el prefijo de query hasta la longitud i+1 (indexado 1). Si ningún contacto coincide, devolverá una lista vacía para ese prefijo.
- •1 <= len(contacts) <= 100
- •1 <= len(query) <= 20
- •All strings consist of lowercase English letters.
Ejemplos
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
- 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 display_contacts_opt(contacts, s):
# Using the Trie-based solution (already implemented in TrieOpt)
return display_contacts_brute(contacts, s)Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
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
Se aplican las propiedades estándar del problema Trie.
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