Murs et portes
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Murs et portes ».
1. Apprendre
Le problème des « murs et portes » est un défi clé dans la section Graphiques.
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 les murs et les portes.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les murs et les portes.
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 obtenez une grille m x n de pièces initialisée avec ces trois valeurs possibles :
- -1 : Un mur ou un obstacle.
- 0 : Une porte.
- INF (représenté par 2147483647) : Une salle vide.
Remplissez chaque pièce vide avec la distance jusqu'à la porte la plus proche. S'il est impossible d'atteindre une porte, celle-ci doit être remplie d'INF.
Écrivez une fonction wallsAndGates(rooms: List[List[int]]) -> List[List[int]] qui renvoie la grille des pièces modifiées.
- •m == len(rooms)
- •n == len(rooms[i])
- •1 <= m, n <= 250
- •rooms[i][j] is -1, 0, or 2147483647
Exemples
rooms = [[2147483647,-1,0,2147483647],[2147483647,2147483647,2147483647,-1],[2147483647,-1,2147483647,-1],[0,-1,2147483647,2147483647]]
[[3,-1,0,1],[2,2,1,-1],[1,-1,2,-1],[0,-1,3,4]]
The empty rooms are filled with the shortest distance to their nearest gate.
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
from collections import deque
def walls_and_gates_opt(rooms):
ROWS, COLS = len(rooms), len(rooms[0])
q = deque()
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if rooms[r][c] == 0: q.append((r, c))
while q:
r, c = q.popleft()
for dr, dc in [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < ROWS and 0 <= nc < COLS and rooms[nr][nc] == 2147483647:
rooms[nr][nc] = rooms[r][c] + 1
q.append((nr, nc))Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def walls_and_gates_brute(rooms):
ROWS, COLS = len(rooms), len(rooms[0])
def dfs(r, c, dist):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or rooms[r][c] < dist:
return
rooms[r][c] = dist
dfs(r + 1, c, dist + 1)
dfs(r - 1, c, dist + 1)
dfs(r, c + 1, dist + 1)
dfs(r, c - 1, dist + 1)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if rooms[r][c] == 0:
dfs(r, c, 0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des graphiques standard s’appliquent.
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