Remplacer chaque élément par rang
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Remplacer chaque élément par rang ».
1. Apprendre
Le problème « Remplacer chaque élément par rang » 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 remplacer chaque élément par rang.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Remplacer chaque élément par rang.
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 replace_by_rank(arr) qui remplace chaque élément du tableau par son rang lorsque le tableau est trié par ordre croissant. Le plus petit élément obtient le rang 1, le deuxième plus petit obtient le rang 2, et ainsi de suite. Si deux éléments sont égaux, ils obtiennent le même rang. Renvoie le tableau des rangs.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
Exemples
arr = [20, 15, 26, 2, 98, 6]
[4, 3, 5, 1, 6, 2]
Sorted: [2,6,15,20,26,98]. Ranks: 2->1, 6->2, 15->3, 20->4, 26->5, 98->6.
arr = [10, 10, 10]
[1, 1, 1]
All elements are equal, so all get rank 1.
arr = [5, 3, 1]
[3, 2, 1]
Sorted: [1,3,5]. Ranks: 1->1, 3->2, 5->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 replace_with_rank(arr):
# Optimized: Use sorting and a dictionary
if not arr: return []
# Get unique elements sorted
sorted_unique = sorted(list(set(arr)))
# Map each element to its rank
rank_map = {val: i + 1 for i, val in enumerate(sorted_unique)}
# Replace elements with ranks
return [rank_map[x] for x in arr]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def replace_with_rank(arr):
# Brute force: For each element, count how many smaller unique elements exist
n = len(arr)
ranks = []
for i in range(n):
smaller_unique = set()
for j in range(n):
if arr[j] < arr[i]:
smaller_unique.add(arr[j])
ranks.append(len(smaller_unique) + 1)
return ranksAlgorithm 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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