Stazione di servizio
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema della "stazione di servizio".
1. Impara
Il problema della "stazione di servizio" è una sfida chiave nella sezione Greedy.
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 la stazione di servizio.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per la stazione di servizio.
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
Ci sono n stazioni di servizio lungo un percorso circolare, dove la quantità di gas presso la stazione i-esima è gas[i]. Hai un'auto con un serbatoio di gas illimitato e viaggiare dalla iesima stazione alla successiva (i + 1)esima stazione costa costo[i] del gas. Inizi il viaggio con il serbatoio vuoto in una delle stazioni di servizio. Restituisce l'indice della stazione di servizio di partenza se puoi percorrere il circuito una volta in senso orario, altrimenti restituisce -1. Se esiste una soluzione, è garantito che sia unica.
Scrivi una funzione canCompleteCircuit(gas: List[int], cost: List[int]) -> int.
- •n == len(gas) == len(cost)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 <= gas[i], cost[i] <= 10^4
Esempi
gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
3
Start at station 3. tank = 4. Go to 4: cost 1, tank = 4-1+5 = 8. Go to 0: cost 2, tank = 8-2+1=7. Go to 1: cost 3, tank = 7-3+2=6. Go to 2: cost 4, tank = 6-4+3=5. Go to 3: cost 5, tank = 5-5=0. We reached back to station 3.
gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
-1
No station can complete the circuit.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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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 can_complete_circuit_opt(gas, cost):
if sum(gas) < sum(cost): return -1
total, start = 0, 0
for i in range(len(gas)):
total += gas[i] - cost[i]
if total < 0: total = 0; start = i + 1
return startCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def can_complete_circuit_brute(gas, cost):
n = len(gas)
for i in range(n):
total = 0; can = True
for j in range(n):
idx = (i + j) % n
total += gas[idx] - cost[idx]
if total < 0: can = False; break
if can: return i
return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà standard del problema Greedy.
Domande correlate
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