Reconstruir itinerario
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Reconstruir itinerario'.
1. aprender
El problema de 'Reconstruir itinerario' 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 Reconstruir itinerario.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Reconstruir itinerario.
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
Se le proporciona una lista de boletos de avión donde los boletos [i] = [desde_i, hasta_i] representan los aeropuertos de salida y llegada de un vuelo. Reconstruir el itinerario en orden y devolverlo.
Todas las entradas pertenecen a un hombre que parte de 'JFK'. Por tanto, el itinerario debe comenzar con 'JFK'.
Si hay varios itinerarios válidos, debe devolver el itinerario que tenga el orden léxico más pequeño cuando se lea como una sola cadena. Por ejemplo, el itinerario ['JFK', 'LGA'] tiene un orden léxico menor que ['JFK', 'LGB'].
Puede asumir que todos los boletos forman al menos un itinerario válido. Debes utilizar todos los billetes una vez y sólo una vez.
Escribe una función findItinerary(tickets: List[List[str]]) -> List[str].
- •1 <= len(tickets) <= 300
- •tickets[i].length == 2
- •from_i.length == 3
- •to_i.length == 3
- •from_i and to_i consist of uppercase English letters
Ejemplos
tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]
["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]
The only valid itinerary is JFK -> MUC -> LHR -> SFO -> SJC.
tickets = [["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
Another possible reconstruction is JFK -> SFO -> ATL -> JFK -> ATL -> SFO, but it is larger lexically.
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
import collections
def find_itinerary_opt(tickets):
adj = collections.defaultdict(list)
for src, dst in sorted(tickets, reverse=True): adj[src].append(dst)
res = []
def dfs(src):
while adj[src]:
dfs(adj[src].pop())
res.append(src)
dfs("JFK")
return res[::-1]Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def find_itinerary_brute(tickets):
adj = collections.defaultdict(list)
for src, dst in sorted(tickets): adj[src].append(dst)
res = ["JFK"]
def backtrack(curr):
if len(res) == len(tickets) + 1: return True
for i, next_city in enumerate(adj[curr]):
adj[curr].pop(i); res.append(next_city)
if backtrack(next_city): return True
res.pop(); adj[curr].insert(i, next_city)
return False
backtrack("JFK")
return resAlgorithm 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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