What is the best way to solve Reconstruct Itinerary?

The optimized O(n) approach using Advanced Graphs patterns is generally preferred.

Top 150 Interview簡単

Reconstruct Itinerary

Detailed guide and Python implementation for the 'Reconstruct Itinerary' problem.

1. 学ぶ

The 'Reconstruct Itinerary' 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

1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--- 旅程の再構築のロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- 「旅程の再構築」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--- すべてのポイントを接続するための最小コスト ---パイセップ--- 「すべてのポイントを接続するための最小コスト」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 2D 平面上のいくつかの点の整数座標を表す配列 point が与えられます (points[i] = [xi, yi])。 2 つの点 [xi, yi] と [xj, yj] を接続するコストは、それらの間のマンハッタン距離です: |xi - xj| + |yi - yj|、ここで |val|は val の絶対値です。すべての点を接続するための最小コストを返します。任意の 2 点間に単純なパスが 1 つだけ存在する場合、すべての点が接続されます。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--- 高度なグラフ ---パイセップ--- 「すべてのポイントを接続するための最小コスト」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--- すべてのポイントを接続するための最小コストのロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- すべてのポイントを接続するための最小コス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。 ---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。

2Competitive programming

3Technical assessments

3. Visual Intuition

Visualizing the logic flow for Reconstruct Itinerary.

4. Prerequisites

Python variablesAdvanced Graphs fundamentals

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

Read the problem statement for Reconstruct Itinerary 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

簡単

You are given a list of airline tickets where tickets[i] = [from_i, to_i] represent the departure and the arrival airports of one flight. Reconstruct the itinerary in order and return it.

All of the tickets belong to a man who departs from 'JFK'. Thus, the itinerary must begin with 'JFK'.

If there are multiple valid itineraries, you should return the itinerary that has the smallest lexical order when read as a single string. For example, the itinerary ['JFK', 'LGA'] has a smaller lexical order than ['JFK', 'LGB'].

You may assume all tickets form at least one valid itinerary. You must use all the tickets once and only once.

Write a function findItinerary(tickets: List[List[str]]) -> List[str].

制約

•1 <= len(tickets) <= 300
•tickets[i].length == 2
•from_i.length == 3
•to_i.length == 3
•from_i and to_i consist of uppercase English letters

例

Example 1

Input

tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]

Output

["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]

Explanation

The only valid itinerary is JFK -> MUC -> LHR -> SFO -> SJC.

Example 2

Input

tickets = [["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]

Output

["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]

Explanation

Another possible reconstruction is JFK -> SFO -> ATL -> JFK -> ATL -> SFO, but it is larger lexically.

Need a Hint?

Consider using Advanced Graphs-specific data structures like sets or heaps.

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.

エディタで開く

インタビューの洞察とバリエーション

Explain the logic of your Advanced Graphs approach.

Discuss edge cases like null or empty inputs.

複雑さの分析の内訳

ブルートフォースの複雑さ

Time: O(n)•Space: O(1)

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.

最適化された複雑さ

Time: O(n)•Space: O(n)

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

コンパイラで試してみる

import collections
def find_itinerary_opt(tickets):
    adj = collections.defaultdict(list)
    for src, dst in sorted(tickets, reverse=True): adj[src].append(dst)
    res = []
    def dfs(src):
        while adj[src]:
            dfs(adj[src].pop())
        res.append(src)
    dfs("JFK")
    return res[::-1]

ブルートフォースコード (スポイラーガード付き)

コンパイラで試してみる

def find_itinerary_brute(tickets):
    adj = collections.defaultdict(list)
    for src, dst in sorted(tickets): adj[src].append(dst)
    res = ["JFK"]
    def backtrack(curr):
        if len(res) == len(tickets) + 1: return True
        for i, next_city in enumerate(adj[curr]):
            adj[curr].pop(i); res.append(next_city)
            if backtrack(next_city): return True
            res.pop(); adj[curr].insert(i, next_city)
        return False
    backtrack("JFK")
    return res

☕Found this breakdown helpful?

PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!

☕Buy me a coffee

推奨される Python リソース

関連するインタラクティブなチュートリアル、チートシート、コード比較で知識を深めてください。

Python チュートリアル

Python ループ

Python ループを使用してデータを反復処理する方法を学びます。インタラクティブな例を使用して、for ループ、while ループ、ブレーク、継続、ループのベストプラクティスをマスターします。

リソースの表示

ハウツーガイド

Python でリストを並べ替える方法

sort() メソッドとsorted() 関数を使用して、Python でリストを並べ替える方法を学びます。カスタムキーの並べ替えと逆順の例をご覧ください。

リソースの表示

チートシート

Python 文字列メソッドのチートシート

Python 文字列操作の完全なリファレンスガイド。文字列プロパティの書式設定、検索、分割、置換、チェックをマスターします。

リソースの表示

言語の比較

Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?

Python と JavaScript の包括的な比較。構文の違い、パフォーマンス、使用例 (バックエンドとフロントエンド)、およびコーディング例を調べます。

リソースの表示

Reconstruct Itinerary

1. 学ぶ

2. Real-World Applications

3. Visual Intuition

4. Prerequisites

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

2. Formulate brute force

3. Identify inefficiency

4. Optimize search path

5. Final Implementation

問題提起

例

解決する準備はできましたか?

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

最適化されたソリューションの Python コード

ブルートフォースコード (スポイラーガード付き)

Algorithm Pattern Checklist

Key Revision Notes

関連する質問

推奨される Python リソース

Python ループ

Python でリストを並べ替える方法

Python 文字列メソッドのチートシート

Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?

Reconstruct Itinerary

1. 学ぶ

2. Real-World Applications

3. Visual Intuition

4. Prerequisites

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

2. Formulate brute force

3. Identify inefficiency

4. Optimize search path

5. Final Implementation

問題提起

例

解決する準備はできましたか?

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

最適化されたソリューションの Python コード

ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)

Algorithm Pattern Checklist

Key Revision Notes

関連する質問

推奨される Python リソース

Python ループ

Python でリストを並べ替える方法

Python 文字列メソッドのチートシート

Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?

ブルートフォースコード (スポイラーガード付き)