Nadar en agua creciente
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Nadar en agua creciente'.
1. aprender
El problema 'Nadar en aguas crecientes' 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
Visualizando el flujo lógico de Swim In Rising Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Nadar en aguas crecientes.
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 cuadrícula de matriz de números enteros n x n donde cada cuadrícula de valores [i] [j] representa la elevación en ese punto (i, j). La lluvia comienza a caer. En el momento t, la profundidad del agua en todas partes es t. Puedes nadar de un cuadrado a otro cuadrado adyacente en 4 direcciones si y solo si ambas elevaciones en los cuadrados son como máximo t.
Comienzas en el cuadrado superior izquierdo (0, 0). ¿Cuál es el mínimo tiempo hasta que puedas llegar al cuadro inferior derecho (n-1, n-1)?
Escribe una función 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
Ejemplos
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
- 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 swim_in_water_opt(grid):
return swim_in_water_brute(grid)Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
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
Se aplican las propiedades del problema de Gráficos avanzados estándar.
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