Nuota nell'acqua crescente
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema 'Swim In Rising Water'.
1. Impara
Il problema "Nuotare nell'acqua che sale" 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
Visualizzare il flusso logico per Swim In Rising Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Swim In Rising Water.
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 griglia di matrice intera n x n in cui ciascun valore griglia[i][j] rappresenta l'elevazione in quel punto (i, j). La pioggia inizia a cadere. Al tempo t, la profondità dell'acqua ovunque è t. Puoi nuotare da un quadrato a un altro quadrato adiacente in 4 direzioni se e solo se entrambe le elevazioni nei quadrati sono al massimo t.
Inizi dal quadrato in alto a sinistra (0, 0). Qual è il tempo minimo necessario per raggiungere il quadrato in basso a destra (n-1, n-1)?
Scrivi una funzione swimInWater(grid: List[List[int]]) -> int.
- •n == len(grid) == len(grid[i])
- •1 <= n <= 50
- •0 <= grid[i][j] < n^2
- •Each value grid[i][j] is unique
Esempi
grid = [[0,2],[1,3]]
3
At time 3, you are permitted to swim all the way from (0,0) to (1,1). The path is 0 -> 1 -> 3.
grid = [[0,1,2,3,4],[24,23,22,21,5],[12,13,14,15,16],[11,17,18,19,20],[10,9,8,7,6]]
16
The final path is 0-1-2-3-4-5-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6. The maximum height along this path is 16.
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 swim_in_water_opt(grid):
return swim_in_water_brute(grid)Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
import heapq
def swim_in_water_brute(grid):
n = len(grid)
visit = set([(0, 0)])
min_h = [[grid[0][0], 0, 0]]
while min_h:
t, r, c = heapq.heappop(min_h)
if r == n - 1 and c == n - 1: return t
for dr, dc in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if nr < 0 or nc < 0 or nr == n or nc == n or (nr, nc) in visit: continue
visit.add((nr, nc))
heapq.heappush(min_h, [max(t, grid[nr][nc]), nr, nc])Algorithm 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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