ガソリンスタンド ---パイセップ--- 「ガソリン スタンド」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 環状ルートに沿って n 個のガソリン スタンドがあり、i 番目のスタンドのガソリン量は gas[i] です。あなたは無制限のガソリンタンクを備えた車を持っており、i 番目のステーションから次の (i + 1) 番目のステーションまで移動するには、cost[i] のガソリン代がかかります。あなたは、ガソリン スタンドの 1 つで空のタンクから旅を始めます。サーキットを時計回りに 1 周できる場合は、開始ガソリン スタンドのインデックスを返します。そうでない場合は、-1 を返します。解決策が存在する場合、それは一意であることが保証されます。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 貪欲な ---パイセップ--- 「ガソリン スタンド」問題は、貪欲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--- ガソリンスタンドのロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- ガソリンスタンド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--- Greedy 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--- 標準的な貪欲問題の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 Greedy 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--- ストレートの手 ---パイセップ--- 「Hand of Straights」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- アリスはある程度の数のカードを持っており、各グループのサイズが groupSize になり、groupSize の連続するカードで構成されるように、カードをグループに再配置したいと考えています。 hand[i] が i 番目のカードに書き込まれた値である整数配列 hand と整数の groupSize を指定すると、カードを再配置できる場合は True を返し、そうでない場合は False を返します。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 貪欲な ---パイセップ--- 「ストレートのハンド」問題は、貪欲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--- ハンド オブ ストレートのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- ハンド オブ ストレート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 'Gas Station' problem.
1. 学ぶ
The 'Gas Station' problem is a key challenge in the Greedy 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 Gas Station.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Gas Station 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
There are n gas stations along a circular route, where the amount of gas at the ith station is gas[i]. You have a car with an unlimited gas tank and it costs cost[i] of gas to travel from the ith station to its next (i + 1)th station. You begin the journey with an empty tank at one of the gas stations. Return the starting gas station's index if you can travel around the circuit once in the clockwise direction, otherwise return -1. If there exists a solution, it is guaranteed to be unique.
Write a function canCompleteCircuit(gas: List[int], cost: List[int]) -> int.
- •n == len(gas) == len(cost)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 <= gas[i], cost[i] <= 10^4
例
gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
3
Start at station 3. tank = 4. Go to 4: cost 1, tank = 4-1+5 = 8. Go to 0: cost 2, tank = 8-2+1=7. Go to 1: cost 3, tank = 7-3+2=6. Go to 2: cost 4, tank = 6-4+3=5. Go to 3: cost 5, tank = 5-5=0. We reached back to station 3.
gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
-1
No station can complete the circuit.
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 can_complete_circuit_opt(gas, cost):
if sum(gas) < sum(cost): return -1
total, start = 0, 0
for i in range(len(gas)):
total += gas[i] - cost[i]
if total < 0: total = 0; start = i + 1
return start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 can_complete_circuit_brute(gas, cost):
n = len(gas)
for i in range(n):
total = 0; can = True
for j in range(n):
idx = (i + j) % n
total += gas[idx] - cost[idx]
if total < 0: can = False; break
if can: return i
return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Greedy problem properties apply.
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