Closest Pair
Detailed guide and Python implementation for the 'Closest Pair' problem.
1. 学ぶ
The 'Closest Pair' problem is a key challenge in the Searching & Sorting section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Closest Pair.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Closest Pair carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Write a function closest_pair(arr) that takes an unsorted array of integers arr and returns a tuple of two integers (x, y) from the array that have the minimum absolute difference. The returned tuple must be sorted such that x <= y. If there are multiple pairs with the same minimum difference, return the one with the smaller x value (and if those are the same, the smaller y value).
- •2 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
例
closest_pair([4, 9, 1, 32, 13])
(1, 4)
The difference between 1 and 4 is 3, which is the minimum difference possible between any two elements in the array.
closest_pair([12, 15, 17, 20, 25])
(15, 17)
The difference between 15 and 17 is 2, which is the minimum difference possible.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def closest_pair_opt(pts):
pts.sort()
def solve(P):
n = len(P)
if n <= 3: return closest_pair_brute(P)
mid = n // 2; dl = solve(P[:mid]); dr = solve(P[mid:])
d = min(dl, dr); mid_x = P[mid][0]
strip = [p for p in P if abs(p[0] - mid_x) < d]
strip.sort(key=lambda p: p[1])
for i in range(len(strip)):
for j in range(i + 1, len(strip)):
if (strip[j][1] - strip[i][1]) >= d: break
d = min(d, ((strip[i][0]-strip[j][0])**2 + (strip[i][1]-strip[j][1])**2)**0.5)
return d
return solve(pts)ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def closest_pair_brute(pts):
min_dist = float('inf')
for i in range(len(pts)):
for j in range(i + 1, len(pts)):
d = ((pts[i][0]-pts[j][0])**2 + (pts[i][1]-pts[j][1])**2)**0.5
min_dist = min(min_dist, d)
return min_distAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Searching & Sorting problem properties apply.
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