2 つの配列内の最も近いペア ---パイセップ--- 「2 つの配列内の最も近いペア」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- ソートされた 2 つの整数配列 __PYCODE_1__ および __PYCODE_2__ と、ターゲット整数 __PYCODE_3__ を受け取る関数 __PYCODE_0__ を作成します。 __PYCODE_9__ と __PYCODE_10__ の間の絶対差が最小化されるように、タプル __PYCODE_4__ を見つけて返します。ここで、__PYCODE_5__ は __PYCODE_6__ からのものであり、__PYCODE_7__ は __PYCODE_8__ からのものです。このようなペアが複数ある場合は、__PYCODE_11__ から最小の要素を持つペアを返します。 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 検索と並べ替え ---パイセップ--- 「2 つの配列内の最も近いペア」問題は、検索と並べ替えセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 2 つの配列内の最も近いペアのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 2 つの配列内の最も近いペアの問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 検索と並べ替えのアプローチのロジックを説明します。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の検索と並べ替えの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、検索と並べ替えに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- バイナリ配列の 1 を数える ---パイセップ--- 「バイナリ配列の 1 を数える」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 降順にソートされたバイナリ配列 __PYCODE_1__ (すべての 1 がすべての 0 の前に出現する) を受け取り、配列内の 1 の数を返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。ソリューションは O(log n) 時間で実行されるはずです。 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 検索と並べ替え ---パイセップ--- 「バイナリ配列の 1 を数える」問題は、検索と並べ替えセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- バイナリ配列の Count 1 のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Binary Array の Count 1 の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Closest Pair in Two Arrays' problem.
1. 学ぶ
The 'Closest Pair in Two Arrays' 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 in Two Arrays.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Closest Pair in Two Arrays 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_two_arrays(arr1, arr2, x) that takes two sorted arrays of integers arr1 and arr2, and a target integer x. It should find and return a tuple (a, b) where a is from arr1 and b is from arr2 such that the absolute difference between (a + b) and x is minimized. If there are multiple such pairs, return the one with the smallest element from arr1.
- •1 <= len(arr1), len(arr2) <= 10^5
- •arr1 and arr2 are sorted in ascending order.
- •-10^9 <= arr1[i], arr2[j], x <= 10^9
例
closest_pair_two_arrays([1, 4, 5, 7], [10, 20, 30, 40], 32)
(1, 30)
1 from arr1 and 30 from arr2 sum to 31, which is closest to 32 (absolute difference is 1).
closest_pair_two_arrays([1, 4, 5, 7], [10, 20, 30, 40], 50)
(7, 40)
7 from arr1 and 40 from arr2 sum to 47, which is closest to 50 (absolute difference is 3).
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_two_arrays_opt(arr1, arr2, x):
arr1.sort(); arr2.sort()
l, r = 0, len(arr2) - 1
min_diff = float('inf'); res = (0, 0)
while l < len(arr1) and r >= 0:
if abs(arr1[l] + arr2[r] - x) < min_diff:
min_diff = abs(arr1[l] + arr2[r] - x); res = (arr1[l], arr2[r])
if arr1[l] + arr2[r] > x: r -= 1
else: l += 1
return res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_two_arrays_brute(arr1, arr2, x):
min_diff = float('inf'); res = (0, 0)
for i in range(len(arr1)):
for j in range(len(arr2)):
if abs(arr1[i] + arr2[j] - x) < min_diff:
min_diff = abs(arr1[i] + arr2[j] - x); res = (arr1[i], arr2[j])
return resAlgorithm 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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