Tempo di ritardo della rete
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Tempo di ritardo della rete".
1. Impara
Il problema del "Tempo di ritardo della rete" è una sfida chiave nella sezione Grafici avanzati.
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 il tempo di ritardo della rete.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema relativa al tempo di ritardo della rete.
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 data una rete di n nodi, etichettati da 1 a n. Vengono inoltre forniti i tempi, un elenco di tempi di viaggio come bordi diretti times[i] = [ui, vi, wi], dove ui è il nodo sorgente, vi è il nodo di destinazione e wi è il tempo impiegato da un segnale per viaggiare dalla sorgente alla destinazione.
Invieremo un segnale da un dato nodo k. Restituisce il tempo minimo impiegato da tutti gli n nodi per ricevere il segnale. Se è impossibile per tutti gli n nodi ricevere il segnale, restituisce -1.
Scrivi una funzione networkDelayTime(times: List[List[int]], n: int, k: int) -> int.
- •1 <= k <= n <= 100
- •1 <= len(times) <= 6000
- •times[i].length == 3
- •1 <= ui, vi <= n
- •ui != vi
- •0 <= wi <= 100
- •All the pairs (ui, vi) are unique
Esempi
times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
2
The signal starts at node 2. It reaches 1 and 3 in 1 unit of time, and 4 in 2 units of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
1
Signal reaches node 2 from node 1 in 1 unit of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
-1
Signal starts at node 2, but there is no path from node 2 to node 1. So node 1 never receives it.
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 network_delay_time_opt(times, n, k):
return network_delay_time_brute(times, n, k)Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
import heapq, collections
def network_delay_time_brute(times, n, k):
edges = collections.defaultdict(list)
for u, v, w in times: edges[u].append((v, w))
min_heap = [(0, k)]
visit = {}
while min_heap:
w1, n1 = heapq.heappop(min_heap)
if n1 in visit: continue
visit[n1] = w1
for n2, w2 in edges[n1]:
if n2 not in visit: heapq.heappush(min_heap, (w1 + w2, n2))
return max(visit.values()) if len(visit) == n else -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema Standard Advanced Graphs.
Domande correlate
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