K Titik Terdekat dengan Asal
Panduan terperinci dan implementasi Python untuk masalah 'K Titik Terdekat ke Asal'.
1. Belajar
Masalah 'K Titik Terdekat ke Asal' merupakan tantangan utama di bagian Heap/Antrian Prioritas.
Implementasi ini berfokus pada logika tingkat mudah di Python.
Kami memprioritaskan akurasi teknis dan keterbacaan kode dalam solusi yang kami berikan.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Memvisualisasikan alur logika untuk K Titik Terdekat ke Asal.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Bacalah pernyataan masalah untuk K Titik Terdekat ke Asal dengan cermat.
2. Formulate brute force
Draf solusi berulang sederhana.
3. Identify inefficiency
Cari perhitungan yang berlebihan.
4. Optimize search path
Gunakan hashing atau pengurutan untuk mempercepat proses.
5. Final Implementation
Bersihkan kode untuk standar produksi.
Pernyataan Masalah
Diberikan array titik-titik di mana titik[i] = [xi, yi] mewakili sebuah titik pada bidang X-Y dan bilangan bulat k, kembalikan k titik terdekat ke titik asal (0, 0).
Jarak antara dua titik pada bidang X-Y adalah jarak Euclidean (yaitu, kuadrat((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)).
Anda dapat mengembalikan jawabannya dalam urutan apa pun. Jawabannya dijamin unik (kecuali urutannya).
Tulis fungsi kClosest(points: List[List[int]], k: int) -> List[List[int]].
- •1 <= k <= len(points) <= 10^4
- •-10^4 <= xi, yi <= 10^4
Contoh
points = [[1,3],[-2,2]], k = 1
[[-2,2]]
The distance from (1, 3) to the origin is sqrt(10). The distance from (-2, 2) to the origin is sqrt(8). Since sqrt(8) < sqrt(10), (-2, 2) is closer to the origin.
points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], k = 2
[[3,3],[-2,4]]
The closest two points are (3, 3) and (-2, 4). (Order of elements in the output does not matter).
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Struktur masukan kosong
- Masukan elemen tunggal
- Batasan angka yang besar
Siap Memecahkannya?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Wawasan & Variasi Wawancara
Perincian Analisis Kompleksitas
Mengapa Waktu: Directly evaluates all possibilities.
Mengapa Luar Angkasa: Uses standard local memory.
Mengapa Waktu: Optimized paths reduce total operations.
Mengapa Luar Angkasa: May trade memory for speed.
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
import heapq
def k_closest_opt(points, k):
minHeap = []
for x, y in points:
dist = (x**2) + (y**2)
minHeap.append([dist, x, y])
heapq.heapify(minHeap)
res = []
while k > 0:
dist, x, y = heapq.heappop(minHeap)
res.append([x, y])
k -= 1
return resKode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
Kode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
def k_closest_brute(points, k):
points.sort(key=lambda p: p[0]**2 + p[1]**2)
return points[:k]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Properti masalah Tumpukan Standar/Antrian Prioritas berlaku.
Pertanyaan Terkait
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Sumber Daya Python yang Direkomendasikan
Perluas pengetahuan Anda dengan tutorial interaktif terkait, lembar contekan, dan perbandingan kode.
Generator Python
Pelajari cara menggunakan generator Python dan pernyataan hasil untuk memproses kumpulan data besar dengan jejak memori minimal. Ekspresi generator utama.
Cara Mengonversi String ke Int dengan Python
Pelajari cara mengonversi string menjadi bilangan bulat dengan Python menggunakan fungsi int(). Tangani kesalahan dengan aman dan konversikan angka dari biner, oktal, atau hex.
Lembar
Kuasai operator aritmatika, perbandingan, logika, bitwise, penugasan, dan identitas dengan Python.
Pola Desain Dekorator Python vs Dekorator: Perbedaan Utama
Bandingkan dekorator Python dan pola desain dekorator klasik. Pahami perbedaan antara pembungkusan fungsi waktu definisi dan komposisi objek dinamis waktu proses dengan kode yang dapat dijalankan.