ネットワーク遅延時間 ---パイセップ--- 「ネットワーク遅延時間」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 1 から n までのラベルが付けられた n 個のノードのネットワークが与えられます。また、時間、つまり有向エッジ time[i] = [ui, vi, wi] としての移動時間のリストも与えられます。ここで、ui はソース ノード、vi はターゲット ノード、wi は信号がソースからターゲットに移動するのにかかる時間です。 与えられたノード k から信号を送信します。 n 個のノードすべてが信号を受信するのにかかる最小時間を返します。 n 個のノードすべてが信号を受信できない場合は、-1 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--- 高度なグラフ ---パイセップ--- 「ネットワーク遅延時間」問題は、高度なグラフ 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--- ネットワーク遅延時間のロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- ネットワーク遅延時間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--- 高度なグラフ 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--- 標準の高度なグラフ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アドバンスト グラフ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--- 上昇水の中を泳ぐ ---パイセップ--- 「Swim In Rising Water」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- n x n の整数行列グリッドが与えられます。各値 Grid[i][j] はその点 (i, j) での標高を表します。雨が降り始める。時刻 t における水深はどこでも t です。正方形の高さが両方とも t 以下である場合に限り、正方形から 4 方向に隣接する別の正方形に泳ぐことができます。 左上の四角形 (0, 0) から開始します。右下の四角 (n-1, n-1) に到達するまでの最短時間はどれくらいですか? 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--- 高度なグラフ ---パイセップ--- 「上昇水の中を泳ぐ」問題は、高度なグラフ 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--- Swim In Rising Water のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Swim In Rising Water 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 'Network Delay Time' problem.
1. 学ぶ
The 'Network Delay Time' problem is a key challenge in the Advanced Graphs 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 Network Delay Time.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Network Delay Time 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
You are given a network of n nodes, labeled from 1 to n. You are also given times, a list of travel times as directed edges times[i] = [ui, vi, wi], where ui is the source node, vi is the target node, and wi is the time it takes for a signal to travel from source to target.
We will send a signal from a given node k. Return the minimum time it takes for all the n nodes to receive the signal. If it is impossible for all the n nodes to receive the signal, return -1.
Write a function networkDelayTime(times: List[List[int]], n: int, k: int) -> int.
- •1 <= k <= n <= 100
- •1 <= len(times) <= 6000
- •times[i].length == 3
- •1 <= ui, vi <= n
- •ui != vi
- •0 <= wi <= 100
- •All the pairs (ui, vi) are unique
例
times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
2
The signal starts at node 2. It reaches 1 and 3 in 1 unit of time, and 4 in 2 units of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
1
Signal reaches node 2 from node 1 in 1 unit of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
-1
Signal starts at node 2, but there is no path from node 2 to node 1. So node 1 never receives it.
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 network_delay_time_opt(times, n, k):
return network_delay_time_brute(times, n, k)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)
import heapq, collections
def network_delay_time_brute(times, n, k):
edges = collections.defaultdict(list)
for u, v, w in times: edges[u].append((v, w))
min_heap = [(0, k)]
visit = {}
while min_heap:
w1, n1 = heapq.heappop(min_heap)
if n1 in visit: continue
visit[n1] = w1
for n2, w2 in edges[n1]:
if n2 not in visit: heapq.heappush(min_heap, (w1 + w2, n2))
return max(visit.values()) if len(visit) == n else -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Advanced Graphs problem properties apply.
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