Nager dans les eaux montantes
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Swim In Rising Water ».
1. Apprendre
Le problème « Swim In Rising Water » est un défi clé dans la section Advanced Graphs.
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 Swim In Rising Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Swim In Rising Water.
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 grille matricielle entière n x n où chaque grille de valeurs [i] [j] représente l'élévation à ce point (i, j). La pluie commence à tomber. Au temps t, la profondeur de l’eau partout est t. Vous pouvez nager d'un carré à un autre carré adjacent dans 4 directions si et seulement si les deux élévations des carrés sont au plus t.
Vous commencez par le carré supérieur gauche (0, 0). Quel est le temps minimum nécessaire pour atteindre le carré en bas à droite (n-1, n-1) ?
Écrivez une fonction swimInWater(grid: List[List[int]]) -> int.
- •n == len(grid) == len(grid[i])
- •1 <= n <= 50
- •0 <= grid[i][j] < n^2
- •Each value grid[i][j] is unique
Exemples
grid = [[0,2],[1,3]]
3
At time 3, you are permitted to swim all the way from (0,0) to (1,1). The path is 0 -> 1 -> 3.
grid = [[0,1,2,3,4],[24,23,22,21,5],[12,13,14,15,16],[11,17,18,19,20],[10,9,8,7,6]]
16
The final path is 0-1-2-3-4-5-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6. The maximum height along this path is 16.
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 swim_in_water_opt(grid):
return swim_in_water_brute(grid)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
import heapq
def swim_in_water_brute(grid):
n = len(grid)
visit = set([(0, 0)])
min_h = [[grid[0][0], 0, 0]]
while min_h:
t, r, c = heapq.heappop(min_h)
if r == n - 1 and c == n - 1: return t
for dr, dc in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if nr < 0 or nc < 0 or nr == n or nc == n or (nr, nc) in visit: continue
visit.add((nr, nc))
heapq.heappush(min_h, [max(t, grid[nr][nc]), nr, nc])Algorithm 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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