Sostituisci ogni elemento per rango
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Sostituisci ogni elemento in base al rango".
1. Impara
Il problema "Sostituisci ogni elemento in base al rango" 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 Sostituisci ogni elemento in base al rango.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Sostituisci ogni elemento in base alla classifica.
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 replace_by_rank(arr) che sostituisca ogni elemento dell'array con il suo rango quando l'array viene ordinato in ordine crescente. L'elemento più piccolo ottiene il rango 1, il secondo più piccolo il rango 2 e così via. Se due elementi sono uguali ottengono lo stesso rango. Restituisce l'array di ranghi.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
Esempi
arr = [20, 15, 26, 2, 98, 6]
[4, 3, 5, 1, 6, 2]
Sorted: [2,6,15,20,26,98]. Ranks: 2->1, 6->2, 15->3, 20->4, 26->5, 98->6.
arr = [10, 10, 10]
[1, 1, 1]
All elements are equal, so all get rank 1.
arr = [5, 3, 1]
[3, 2, 1]
Sorted: [1,3,5]. Ranks: 1->1, 3->2, 5->3.
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 replace_with_rank(arr):
# Optimized: Use sorting and a dictionary
if not arr: return []
# Get unique elements sorted
sorted_unique = sorted(list(set(arr)))
# Map each element to its rank
rank_map = {val: i + 1 for i, val in enumerate(sorted_unique)}
# Replace elements with ranks
return [rank_map[x] for x in arr]Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def replace_with_rank(arr):
# Brute force: For each element, count how many smaller unique elements exist
n = len(arr)
ranks = []
for i in range(n):
smaller_unique = set()
for j in range(n):
if arr[j] < arr[i]:
smaller_unique.add(arr[j])
ranks.append(len(smaller_unique) + 1)
return ranksAlgorithm 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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