Intervallo minimo per includere ciascuna query
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Intervallo minimo per includere ogni query".
1. Impara
Il problema dell'"Intervallo minimo per includere ciascuna query" è una sfida chiave nella sezione Intervalli.
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 l'intervallo minimo per includere ciascuna query.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema relativa all'intervallo minimo per includere ciascuna query.
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
Ti viene fornito un array di intervalli di numeri interi 2D, dove intervalli[i] = [sinistra_i, destra_i] descrive l'intervallo i-esimo che inizia a sinistra_i e termina a destra_i (incluso). La dimensione di un intervallo è definita come right_i - left_i + 1. Viene inoltre fornita una query di array di numeri interi. La risposta alla j-esima query è la dimensione dell'intervallo più piccolo i tale che left_i <= query[j] <= right_i. Se tale intervallo non esiste, la risposta è -1.
Restituisce un array contenente le risposte alle domande.
Scrivi una funzione minInterval(intervals: List[List[int]], queries: List[int]) -> List[int].
- •1 <= len(intervals) <= 10^5
- •1 <= len(queries) <= 10^5
- •intervals[i].length == 2
- •1 <= left_i <= right_i <= 10^7
- •1 <= queries[j] <= 10^7
Esempi
intervals = [[1,4],[2,4],[3,6],[4,4]], queries = [2,3,4,5]
[3,3,1,4]
Smallest interval containing 2 is [2,4] (size 3). For 3 is [2,4] (size 3). For 4 is [4,4] (size 1). For 5 is [3,6] (size 4).
intervals = [[2,3],[2,5],[1,8],[20,25]], queries = [2,19,5,22]
[2,-1,4,6]
For 2: [2,3] (size 2). For 19: none (-1). For 5: [2,5] (size 4). For 22: [20,25] (size 6).
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
def min_interval_opt(intervals, queries):
intervals.sort()
minHeap = []; res, i = {}, 0
for q in sorted(queries):
while i < len(intervals) and intervals[i][0] <= q:
l, r = intervals[i]
heapq.heappush(minHeap, (r - l + 1, r))
i += 1
while minHeap and minHeap[0][1] < q: heapq.heappop(minHeap)
res[q] = minHeap[0][0] if minHeap else -1
return [res[q] for q in queries]Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def min_interval_brute(intervals, queries):
res = []
for q in queries:
min_len = float("inf")
for i in intervals:
if i[0] <= q <= i[1]:
min_len = min(min_len, i[1] - i[0] + 1)
res.append(min_len if min_len != float("inf") else -1)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Intervals data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema degli intervalli standard.
Domande correlate
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Risorse Python consigliate
Espandi le tue conoscenze con tutorial interattivi, foglietti illustrativi e confronti di codici correlati.
Generatori Python
Scopri come utilizzare i generatori Python e le istruzioni yield per elaborare enormi set di dati con un ingombro di memoria minimo. Espressioni del generatore principale.
Come convertire String in Int in Python
Scopri come convertire una stringa in un numero intero in Python utilizzando la funzione int(). Gestisci gli errori in modo sicuro e converti i numeri da binario, ottale o esadecimale.
Foglio informativo per gli operatori Python
Padroneggia gli operatori aritmetici, di confronto, logici, bit per bit, di assegnazione e di identità in Python.
Decoratori Python e modello di progettazione del decoratore: le differenze chiave
Confronta i decoratori Python e il modello di progettazione del decoratore classico. Comprendere le differenze tra il wrapper di funzioni in fase di definizione e la composizione di oggetti dinamici di runtime con codice eseguibile.