Tri par vagues
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Wave Sort'.
1. Apprendre
Le problème du « tri par vagues » est un défi clé dans la section Recherche et tri.
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 Wave Sort.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Wave Sort.
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 wave_sort(arr) qui prend un tableau d'entiers arr, le trie par ordre croissant, puis échange chaque paire d'éléments adjacents à partir de l'index 0 (c'est-à-dire, échangez arr[0] et arr[1], puis arr[2] et arr[3], et ainsi de suite) pour produire un tableau trié par vagues satisfaisant la propriété arr[0] >= arr[1] <= arr[2] >= arr[3] <= arr[4].... Renvoie le tableau résultant.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
Exemples
wave_sort([3, 6, 5, 10, 7, 20])
[5, 3, 7, 6, 20, 10]
First, sort the array to get [3, 5, 6, 7, 10, 20]. Swapping adjacent pairs: swap 3 and 5 -> [5, 3...], swap 6 and 7 -> [..., 7, 6...], swap 10 and 20 -> [..., 20, 10]. Result is [5, 3, 7, 6, 20, 10].
wave_sort([10, 90, 49, 2, 1, 5, 23])
[2, 1, 10, 5, 49, 23, 90]
Sort array to [1, 2, 5, 10, 23, 49, 90]. Swapping adjacent pairs gives [2, 1, 10, 5, 49, 23, 90].
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 wave_sort_opt(arr):
for i in range(0, len(arr), 2):
if i > 0 and arr[i-1] > arr[i]: arr[i], arr[i-1] = arr[i-1], arr[i]
if i < len(arr)-1 and arr[i+1] > arr[i]: arr[i], arr[i+1] = arr[i+1], arr[i]
return arrCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def wave_sort_brute(arr):
arr.sort()
for i in range(0, len(arr) - 1, 2):
arr[i], arr[i+1] = arr[i+1], arr[i]
return arrAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de recherche et de tri s’appliquent.
Questions connexes
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