原点に最も近い K 点 ---パイセップ--- 「原点に最も近い K 点」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- point[i] = [xi, yi] が X-Y 平面上の点を表す点の配列と整数 k を指定すると、原点 (0, 0) に最も近い k 個の点を返します。 X-Y 平面上の 2 点間の距離はユークリッド距離 (つまり、sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)) です。 回答は任意の順序で返すことができます。答えは一意であることが保証されます (順序を除く)。 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--- ヒープ/プライオリティキュー ---パイセップ--- 「原点に最も近い K 点」問題は、ヒープ/優先キュー セクションにおける重要な課題です。 ---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--- 原点に最も近い K 点のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 原点に最も近い K 点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--- ヒープ/優先キュー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--- 標準ヒープ/優先キュー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、ヒープ/優先キュー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--- 配列内の K 番目に大きい要素 ---パイセップ--- 「配列内の K 番目に大きい要素」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 整数配列 nums と整数 k を指定すると、配列内で k 番目に大きい要素を返します。 これは、k 番目の個別の要素ではなく、ソート順で k 番目に大きい要素であることに注意してください。 O(n) の複雑さでそれを解決できますか? 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--- ヒープ/プライオリティキュー ---パイセップ--- 「配列内の K 番目に大きい要素」問題は、ヒープ/優先キュー 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--- 配列内の K 番目に大きい要素のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 配列内の K 番目の最大要素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 'K Closest Points to Origin' problem.
1. 学ぶ
The 'K Closest Points to Origin' problem is a key challenge in the Heap / Priority Queue 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 K Closest Points to Origin.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for K Closest Points to Origin 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
Given an array of points where points[i] = [xi, yi] represents a point on the X-Y plane and an integer k, return the k closest points to the origin (0, 0).
The distance between two points on the X-Y plane is the Euclidean distance (i.e., sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)).
You may return the answer in any order. The answer is guaranteed to be unique (except for the order that it is in).
Write a function kClosest(points: List[List[int]], k: int) -> List[List[int]].
- •1 <= k <= len(points) <= 10^4
- •-10^4 <= xi, yi <= 10^4
例
points = [[1,3],[-2,2]], k = 1
[[-2,2]]
The distance from (1, 3) to the origin is sqrt(10). The distance from (-2, 2) to the origin is sqrt(8). Since sqrt(8) < sqrt(10), (-2, 2) is closer to the origin.
points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], k = 2
[[3,3],[-2,4]]
The closest two points are (3, 3) and (-2, 4). (Order of elements in the output does not matter).
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
import heapq
def k_closest_opt(points, k):
minHeap = []
for x, y in points:
dist = (x**2) + (y**2)
minHeap.append([dist, x, y])
heapq.heapify(minHeap)
res = []
while k > 0:
dist, x, y = heapq.heappop(minHeap)
res.append([x, y])
k -= 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 k_closest_brute(points, k):
points.sort(key=lambda p: p[0]**2 + p[1]**2)
return points[:k]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Heap / Priority Queue problem properties apply.
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