Regioni Circondate
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema delle "regioni circondate".
1. Impara
Il problema delle “regioni circondate” è una sfida chiave nella sezione dei 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 le regioni circondate.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per le regioni circondate.
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 una scheda matrice m x n contenente "X" e "O", cattura tutte le regioni circondate in 4 direzioni da "X".
Una regione viene catturata invertendo tutte le "O" nelle "X" nella regione circondata.
Scrivi una funzione solve(board: List[List[str]]) -> List[List[str]] che restituisca la scheda modificata.
- •m == len(board)
- •n == len(board[i])
- •1 <= m, n <= 200
- •board[i][j] is 'X' or 'O'
Esempi
board = [["X","X","X","X"],["X","O","O","X"],["X","X","O","X"],["X","O","X","X"]]
[["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","O","X","X"]]
Surrounded regions should not be on the border, which means any 'O' on the border of the board is not flipped to 'X'. Any 'O' that is connected to a border 'O' is also not flipped.
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 solve_opt(board):
ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
def capture(r, c):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or board[r][c] != "O": return
board[r][c] = "T"
capture(r + 1, c); capture(r - 1, c); capture(r, c + 1); capture(r, c - 1)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == "O" and (r in [0, ROWS - 1] or c in [0, COLS - 1]):
capture(r, c)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == "O": board[r][c] = "X"
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == "T": board[r][c] = "O"Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def solve_brute(board):
ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
def dfs(r, c, visited):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS: return False
if board[r][c] == 'X' or (r, c) in visited: return True
visited.add((r, c))
return dfs(r+1, c, visited) and dfs(r-1, c, visited) and dfs(r, c+1, visited) and dfs(r, c-1, visited)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == 'O':
visited = set()
if dfs(r, c, visited):
for vr, vc in visited: board[vr][vc] = 'X'Algorithm 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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