Find all Symmetric pairs in an array
Detailed guide and Python implementation for the 'Find all Symmetric pairs in an array' problem.
1. 学ぶ
The 'Find all Symmetric pairs in an array' problem is a key challenge in the Arrays 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 Find all Symmetric pairs in an array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Find all Symmetric pairs in an array 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
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--- 配列アプローチのロジックを説明してください。 ---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--- 標準配列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の配列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--- 最大積部分配列を見つける ---パイセップ--- 「最大積部分配列の検索」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 整数のリスト __PYCODE_1__ を受け取り、連続する部分配列の最大積を返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。部分配列には少なくとも 1 つの要素が含まれている必要があります。 ---パイセップ--- __PYTERM_0__ 基本 ---パイセップ--- 配列 ---パイセップ--- 「最大積部分配列を見つける」問題は、配列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__ のハード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--- 最大積部分配列を見つけるためのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 「最大積部分配列の検索」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--- 配列アプローチのロジックを説明してください。 ---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--- 標準配列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の配列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--- 配列が素であるかどうか ---パイセップ--- 「配列が素であるかどうか」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 2 つの整数リストを受け取り、共通の要素がない (素の) 場合は __PYCODE_1__ を返し、それ以外の場合は __PYCODE_2__ を返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- __PYTERM_0__ 基本 ---パイセップ--- 配列 ---パイセップ--- 「配列が素であるかどうか」問題は、配列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。
問題提起
Write a function symmetric_pairs(arr) that takes a list of pairs (list of 2-element lists) and returns all symmetric pairs. A pair [a, b] is symmetric with another pair [b, a] if both exist in the array. Return the result as a sorted list of pairs where the first element of the pair is smaller. Each symmetric pair should appear only once.
- •1 <= len(arr) <= 10^4
- •Each element is a list of 2 integers
- •-10^6 <= arr[i][j] <= 10^6
例
arr = [[1, 2], [2, 1], [3, 4], [4, 3], [5, 6]]
[[1, 2], [3, 4]]
[1,2] and [2,1] are symmetric. [3,4] and [4,3] are symmetric. [5,6] has no symmetric pair.
arr = [[1, 2], [3, 4]]
[]
No pair has its reverse in the array.
arr = [[10, 20], [20, 10]]
[[10, 20]]
[10,20] and [20,10] form a symmetric pair.
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 find_symmetric_pairs_opt(pairs):
# Use a dictionary to store the first element of each pair as key and second as value
mapping = {}
res = []
for first, second in pairs:
if second in mapping and mapping[second] == first:
res.append([second, first])
else:
mapping[first] = second
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 find_symmetric_pairs_brute(pairs):
res = []
n = len(pairs)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if pairs[i][0] == pairs[j][1] and pairs[i][1] == pairs[j][0]:
res.append(pairs[i])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Arrays problem properties apply.
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