Reconstruire l'itinéraire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Reconstruire l'itinéraire ».
1. Apprendre
Le problème « Reconstruire l'itinéraire » est un défi clé dans la section Graphiques avancés.
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 reconstruction de l'itinéraire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Reconstruire l’itinéraire.
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
Vous recevez une liste de billets d'avion où tickets[i] = [from_i, to_i] représentent les aéroports de départ et d'arrivée d'un vol. Reconstituez l'itinéraire dans l'ordre et restituez-le.
Tous les billets appartiennent à un homme qui part de « JFK ». Ainsi, l'itinéraire doit commencer par « JFK ».
S'il existe plusieurs itinéraires valides, vous devez renvoyer l'itinéraire qui a le plus petit ordre lexical lorsqu'il est lu comme une seule chaîne. Par exemple, l'itinéraire ['JFK', 'LGA'] a un ordre lexical plus petit que ['JFK', 'LGB'].
Vous pouvez supposer que tous les billets forment au moins un itinéraire valide. Vous devez utiliser tous les billets une et une seule fois.
Écrivez une fonction 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
Exemples
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
- 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
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]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème des graphiques avancés s’appliquent.
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