Arance marce
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Arance marce".
1. Impara
Il problema delle "arance marce" è una sfida chiave nella sezione Grafici.
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 Rotting Oranges.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Rotting Oranges.
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 fornita una griglia m x n in cui ciascuna cella può avere uno dei tre valori:
- 0 rappresenta una cella vuota,
- 1 che rappresenta un'arancia fresca, o
- 2 che rappresentano un'arancia marcia.
Ogni minuto, qualsiasi arancia fresca adiacente in 4 direzioni a un'arancia marcia diventa marcia.
Restituisce il numero minimo di minuti che devono trascorrere finché nessuna cella avrà un'arancia fresca. Se ciò è impossibile, restituisci -1.
Scrivi una funzione orangesRotting(grid: List[List[int]]) -> int.
- •m == len(grid)
- •n == len(grid[i])
- •1 <= m, n <= 10
- •grid[i][j] is 0, 1, or 2
Esempi
grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]
4
Minute 0: rotten at (0,0). Fresh at (0,1), (0,2), (1,0), (1,1), (2,1), (2,2). Minute 1: fresh at (0,1) and (1,0) rot. Minute 2: fresh at (0,2) and (1,1) rot. Minute 3: fresh at (2,1) rot. Minute 4: fresh at (2,2) rot.
grid = [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]
-1
The orange in the bottom-left corner (row 2, column 0) is never adjacent to a rotten orange, so it stays fresh.
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
from collections import deque
def oranges_rotting_opt(grid):
q = deque()
time, fresh = 0, 0
ROWS, COLS = len(grid), len(grid[0])
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if grid[r][c] == 1: fresh += 1
if grid[r][c] == 2: q.append((r, c))
directions = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]]
while q and fresh > 0:
for i in range(len(q)):
r, c = q.popleft()
for dr, dc in directions:
row, col = r + dr, c + dc
if 0 <= row < ROWS and 0 <= col < COLS and grid[row][col] == 1:
grid[row][col] = 2
q.append((row, col))
fresh -= 1
time += 1
return time if fresh == 0 else -1Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def oranges_rotting_brute(grid):
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
time = 0
while True:
to_rot = []
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == 2:
for dr, dc in [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and grid[nr][nc] == 1:
to_rot.append((nr, nc))
if not to_rot: break
for r, c in to_rot: grid[r][c] = 2
time += 1
for row in grid:
if 1 in row: return -1
return timeAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema Grafici standard.
Domande correlate
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