Mano di scala
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Mano di scala".
1. Impara
Il problema della "Mano di Scala" 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 Hand of Straights.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Hand of Straight.
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
Alice ha un certo numero di carte e desidera riorganizzarle in gruppi in modo che ciascun gruppo abbia le dimensioni di groupSize e sia composto da carte consecutive di groupSize. Data una mano di array di numeri interi dove mano[i] è il valore scritto sulla i-esima carta e un numero intero groupSize, restituisce True se può riordinare le carte, o False altrimenti.
Scrivi una funzione isNStraightHand(hand: List[int], groupSize: int) -> bool.
- •1 <= len(hand) <= 10^4
- •0 <= hand[i] <= 10^9
- •1 <= groupSize <= len(hand)
Esempi
hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3
True
[1,2,3], [2,3,4], [6,7,8] are consecutive groups of 3.
hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4
False
Cannot rearrange cards into consecutive groups of 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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
import heapq, collections
def is_n_straight_hand_opt(hand, groupSize):
if len(hand) % groupSize: return False
count = collections.Counter(hand)
minH = list(count.keys()); heapq.heapify(minH)
while minH:
first = minH[0]
for i in range(first, first + groupSize):
if i not in count: return False
count[i] -= 1
if count[i] == 0:
if i != minH[0]: return False
heapq.heappop(minH)
return TrueCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def is_n_straight_hand_brute(hand, groupSize):
if len(hand) % groupSize: return False
hand.sort()
while hand:
first = hand.pop(0)
for i in range(1, groupSize):
if (first + i) not in hand: return False
hand.remove(first + i)
return TrueAlgorithm 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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