Trovare l'indice di equilibrio
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema 'Trovare l'indice di equilibrio'.
1. Impara
Il problema della "Trovare l'indice di equilibrio" è una sfida chiave nella sezione Array.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per trovare l'indice di equilibrio.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la formulazione del problema per Trovare l'indice di equilibrio.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Scrivi una funzione equilibrium_index(arr) che trovi l'indice di equilibrio dell'array. Un indice di equilibrio è un indice i dove la somma degli elementi negli indici inferiori a i è uguale alla somma degli elementi negli indici maggiori di i. Restituisce il primo indice di equilibrio trovato, oppure -1 se non ne esiste nessuno. L'elemento nell'indice i non è incluso in nessuna delle due somme.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
Esempi
arr = [-7, 1, 5, 2, -4, 3, 0]
3
At index 3: left sum = -7+1+5 = -1, right sum = -4+3+0 = -1. Both sums are equal.
arr = [1, 2, 3]
-1
No index satisfies the equilibrium condition.
arr = [1, 3, 5, 2, 2]
2
At index 2: left sum = 1+3 = 4, right sum = 2+2 = 4. Equal.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def find_equilibrium(arr):
# Optimized: Track running left sum and calculate right sum using total
total_sum = sum(arr)
left_sum = 0
for i, val in enumerate(arr):
# total_sum - left_sum - val is the right sum
if left_sum == (total_sum - left_sum - val):
return i
left_sum += val
return -1Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def find_equilibrium(arr):
# Brute force: Check every index by calculating left and right sums
n = len(arr)
for i in range(n):
left_sum = sum(arr[:i])
right_sum = sum(arr[i+1:])
if left_sum == right_sum:
return i
return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema degli array standard.
Domande correlate
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