Paire la plus proche dans deux tableaux
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Paire la plus proche dans deux tableaux ».
1. Apprendre
Le problème de la « paire la plus proche dans deux tableaux » est un défi clé dans la section Recherche et tri.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour la paire la plus proche dans deux tableaux.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la paire la plus proche dans deux tableaux.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction closest_pair_two_arrays(arr1, arr2, x) qui prend deux tableaux triés d'entiers arr1 et arr2, et un entier cible x. Il doit trouver et renvoyer un tuple (a, b) où a provient de arr1 et b provient de arr2 de telle sorte que la différence absolue entre (a + b) et x soit minimisée. S'il existe plusieurs de ces paires, renvoyez celle avec le plus petit élément de arr1.
- •1 <= len(arr1), len(arr2) <= 10^5
- •arr1 and arr2 are sorted in ascending order.
- •-10^9 <= arr1[i], arr2[j], x <= 10^9
Exemples
closest_pair_two_arrays([1, 4, 5, 7], [10, 20, 30, 40], 32)
(1, 30)
1 from arr1 and 30 from arr2 sum to 31, which is closest to 32 (absolute difference is 1).
closest_pair_two_arrays([1, 4, 5, 7], [10, 20, 30, 40], 50)
(7, 40)
7 from arr1 and 40 from arr2 sum to 47, which is closest to 50 (absolute difference is 3).
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def closest_pair_two_arrays_opt(arr1, arr2, x):
arr1.sort(); arr2.sort()
l, r = 0, len(arr2) - 1
min_diff = float('inf'); res = (0, 0)
while l < len(arr1) and r >= 0:
if abs(arr1[l] + arr2[r] - x) < min_diff:
min_diff = abs(arr1[l] + arr2[r] - x); res = (arr1[l], arr2[r])
if arr1[l] + arr2[r] > x: r -= 1
else: l += 1
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def closest_pair_two_arrays_brute(arr1, arr2, x):
min_diff = float('inf'); res = (0, 0)
for i in range(len(arr1)):
for j in range(len(arr2)):
if abs(arr1[i] + arr2[j] - x) < min_diff:
min_diff = abs(arr1[i] + arr2[j] - x); res = (arr1[i], arr2[j])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de recherche et de tri s’appliquent.
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