Trouver l'indice d'équilibre
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Trouver l'indice d'équilibre'.
1. Apprendre
Le problème « Trouver l'indice d'équilibre » 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
Visualiser le flux logique pour trouver l'indice d'équilibre.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Trouver l’indice d’équilibre.
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 equilibrium_index(arr) qui trouve l'indice d'équilibre du tableau. Un indice d'équilibre est un indice i où la somme des éléments d'indices inférieurs à i est égale à la somme des éléments d'indices supérieurs à i. Renvoie le premier indice d'équilibre trouvé, ou -1 s'il n'en existe pas. L'élément à l'index i n'est inclus dans aucune des deux sommes.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
Exemples
arr = [-7, 1, 5, 2, -4, 3, 0]
3
At index 3: left sum = -7+1+5 = -1, right sum = -4+3+0 = -1. Both sums are equal.
arr = [1, 2, 3]
-1
No index satisfies the equilibrium condition.
arr = [1, 3, 5, 2, 2]
2
At index 2: left sum = 1+3 = 4, right sum = 2+2 = 4. Equal.
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 find_equilibrium(arr):
# Optimized: Track running left sum and calculate right sum using total
total_sum = sum(arr)
left_sum = 0
for i, val in enumerate(arr):
# total_sum - left_sum - val is the right sum
if left_sum == (total_sum - left_sum - val):
return i
left_sum += val
return -1Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def find_equilibrium(arr):
# Brute force: Check every index by calculating left and right sums
n = len(arr)
for i in range(n):
left_sum = sum(arr[:i])
right_sum = sum(arr[i+1:])
if left_sum == right_sum:
return i
return -1Algorithm 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.
Questions connexes
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