Nodi inversi nel gruppo K
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema 'Nodi inversi nel gruppo K'.
1. Impara
Il problema dei "nodi inversi nel gruppo K" è una sfida chiave nella sezione Elenco collegato.
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 i nodi inversi nel gruppo K.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per i nodi inversi nel gruppo K.
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
Data la testa di una lista concatenata, invertiamo i nodi della lista k alla volta, e restituiamo la lista modificata.
k è un numero intero positivo ed è inferiore o uguale alla lunghezza dell'elenco collegato. Se il numero di nodi non è un multiplo di k, i nodi esclusi, alla fine, dovrebbero rimanere così come sono.
Non puoi modificare i valori nei nodi della lista, solo i nodi stessi possono essere modificati.
L'elenco collegato è rappresentato come un elenco Python. Implementa una funzione reverseKGroup(head: list, k: int) -> list.
- •The number of nodes in the list is n
- •1 <= k <= n <= 5000
- •0 <= Node.val <= 1000
Esempi
[1,2,3,4,5], 2
[2,1,4,3,5]
Reverse in groups of 2: [1,2] becomes [2,1], [3,4] becomes [4,3], and [5] stays as is.
[1,2,3,4,5], 3
[3,2,1,4,5]
Reverse in groups of 3: [1,2,3] becomes [3,2,1], and [4,5] has fewer than 3 nodes so it stays.
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 reverse_k_group_opt(head, k: int):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
res = reverse_k_group_opt_helper(h, k)
return linked_list_to_list(res)
return reverse_k_group_opt_helper(head, k)
def reverse_k_group_opt_helper(head: ListNode, k: int) -> ListNode:
curr = head
for _ in range(k):
if not curr:
return head
curr = curr.next
prev = None
curr = head
for _ in range(k):
nxt = curr.next
curr.next = prev
prev = curr
curr = nxt
head.next = reverse_k_group_opt_helper(curr, k)
return prevCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def reverse_k_group_brute(head, k: int):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
res = reverse_k_group_brute_helper(h, k)
return linked_list_to_list(res)
return reverse_k_group_brute_helper(head, k)
def reverse_k_group_brute_helper(head: ListNode, k: int) -> ListNode:
# Recursively reverse k elements by extracting values
curr = head
vals = []
for _ in range(k):
if not curr: return head
vals.append(curr.val)
curr = curr.next
curr = head
for v in reversed(vals):
curr.val = v
curr = curr.next
reverse_k_group_brute_helper(curr, k)
return headAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked List data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema dell'elenco collegato standard.
Domande correlate
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