Trouver le deuxième plus petit élément d'un tableau
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Trouver le deuxième plus petit élément d'un tableau ».
1. Apprendre
Le problème « Trouver le deuxième plus petit élément d'un tableau » est un défi clé dans la section Tableaux.
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 rechercher le deuxième plus petit élément d'un tableau.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Rechercher le deuxième plus petit élément d'un tableau.
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 second_smallest(arr) qui prend une liste d'entiers arr et renvoie le deuxième plus petit élément distinct. S'il n'existe pas de deuxième plus petit (tous les éléments sont identiques ou le tableau a moins de 2 valeurs distinctes), renvoie -1.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
Exemples
arr = [3, 1, 4, 1, 5]
3
Sorted distinct values: [1, 3, 4, 5]. The second smallest is 3.
arr = [5, 5, 5]
-1
All elements are the same. No second smallest exists.
arr = [10, 20]
20
Two distinct values: 10, 20. Second smallest is 20.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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 find_second_smallest_opt(arr):
if len(arr) < 2:
return None
first = second = float('inf')
for num in arr:
if num < first:
second = first
first = num
elif first < num < second:
second = num
return second if second != float('inf') else NoneCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def find_second_smallest_brute(arr):
if len(arr) < 2:
return None
unique_elements = sorted(list(set(arr)))
if len(unique_elements) < 2:
return None
return unique_elements[1]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des tableaux standard s’appliquent.
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