Trier selon un autre tableau
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Trier selon un autre tableau'.
1. Apprendre
Le problème « Trier selon un autre 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 trier selon un autre tableau.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Trier selon un autre 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 sort_by_order(arr1, arr2) qui trie les éléments de arr1 selon l'ordre défini par arr2. Les éléments de arr1 qui apparaissent dans arr2 doivent apparaître en premier dans l'ordre dans lequel ils apparaissent dans arr2. Les éléments qui ne sont pas dans arr2 doivent apparaître à la fin par ordre trié (croissant).
- •1 <= len(arr1) <= 10^5
- •0 <= len(arr2) <= 100
- •Elements of arr2 are distinct
Exemples
arr1 = [2, 1, 2, 5, 7, 1, 9, 3, 6, 8, 8], arr2 = [2, 1, 8, 3]
[2, 2, 1, 1, 8, 8, 3, 5, 6, 7, 9]
First all 2s, then 1s, then 8s, then 3s (order from arr2). Remaining [5,6,7,9] sorted ascending.
arr1 = [4, 5, 6], arr2 = [6, 4]
[6, 4, 5]
6 first, then 4 (per arr2 order). 5 is not in arr2, goes at end.
arr1 = [1, 2, 3], arr2 = []
[1, 2, 3]
No order specified, so sort ascending.
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
from collections import Counter
def sort_by_order(arr1, arr2):
# Optimized: Use hash map for frequency counting
counts = Counter(arr1)
res = []
# Process elements in order of arr2
for x in arr2:
if x in counts:
res.extend([x] * counts[x])
del counts[x]
# Process remaining elements sorted
remaining = sorted(counts.elements())
return res + remainingCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def sort_by_order(arr1, arr2):
# Brute force: Build result by searching arr2 elements in arr1
res = []
visited = [False] * len(arr1)
for x in arr2:
for i in range(len(arr1)):
if arr1[i] == x:
res.append(arr1[i])
visited[i] = True
# Add remaining elements in sorted order
remaining = sorted([arr1[i] for i in range(len(arr1)) if not visited[i]])
return res + remainingAlgorithm 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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