Redundant Connection
Detailed guide and Python implementation for the 'Redundant Connection' problem.
1. 学ぶ
The 'Redundant Connection' problem is a key challenge in the 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 Redundant Connection.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Redundant Connection 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--- グラフ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--- 標準の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--- ワードラダー ---パイセップ--- 「Word Ladder」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 辞書 wordList を使用した単語 beginWord から単語 endWord への変換シーケンスは、次のような単語 beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk のシーケンスになります。 - 隣接する単語のペアはすべて 1 文字ずつ異なります。 - 1 <= i <= k のすべての si は wordList にあります。 beginWord は wordList にある必要はないことに注意してください。 - sk == エンドワード。 beginWord と endWord の 2 つの単語と辞書の wordList を指定すると、beginWord から endWord までの最短の変換シーケンス内の単語の数を返します。そのようなシーケンスが存在しない場合は 0 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--- グラフ ---パイセップ--- 「ワードラダー」問題は、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--- Word Ladderのロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- Word Ladder 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--- グラフ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--- 標準の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--- ストリーム内で K 番目に大きい要素 ---パイセップ--- 「ストリーム内の 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--- ストリーム内で k 番目に大きい要素を見つけるクラスを設計します。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。 KthLargest クラスを実装します。 - KthLargest(k: int, nums: List[int]) 整数 k と整数のストリーム nums を使用してオブジェクトを初期化します。 - add(val: int) -> int 整数 val をストリームに追加し、k 番目に大きい要素を表す要素を返します。 入力は操作と引数のリストです。結果のリスト (コンストラクターの場合は None、add の場合は int) を返す関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---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--- 「ストリーム内の 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。
問題提起
In this problem, a tree is an undirected graph that is connected and has no cycles.
You are given a graph that started as a tree with n nodes labeled from 1 to n, with one additional edge added. The added edge has two different vertices chosen from 1 to n, and was not an edge that already existed. The graph is represented as an array edges of length n where edges[i] = [ai, bi] indicates that there is an undirected edge between nodes ai and bi.
Return an edge that can be removed so that the resulting graph is a tree of n nodes. If there are multiple answers, return the answer that occurs last in the input.
Write a function findRedundantConnection(edges: List[List[int]]) -> List[int].
- •n == len(edges)
- •3 <= n <= 1000
- •edges[i].length == 2
- •1 <= ai < bi <= n
- •ai != bi
例
edges = [[1,2],[1,3],[2,3]]
[2,3]
Removing edge [2,3] breaks the cycle 1-2-3-1, leaving a valid tree 1-2 and 1-3.
edges = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,4],[1,5]]
[1,4]
The cycle is 1-2-3-4-1. The last edge in the input that is part of this cycle is [1,4].
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_redundant_connection_opt(edges):
par = [i for i in range(len(edges) + 1)]
rank = [1] * (len(edges) + 1)
def find(n):
p = par[n]
while p != par[p]:
par[p] = par[par[p]]
p = par[p]
return p
def union(n1, n2):
p1, p2 = find(n1), find(n2)
if p1 == p2: return False
if rank[p1] > rank[p2]:
par[p2] = p1
rank[p1] += rank[p2]
else:
par[p1] = p2
rank[p2] += rank[p1]
return True
for n1, n2 in edges:
if not union(n1, n2): return [n1, n2]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_redundant_connection_brute(edges):
adj = collections.defaultdict(list)
def dfs(u, v, visit):
if u == v: return True
visit.add(u)
for neighbor in adj[u]:
if neighbor not in visit:
if dfs(neighbor, v, visit): return True
return False
for u, v in edges:
if u in adj and v in adj and dfs(u, v, set()): return [u, v]
adj[u].append(v); adj[v].append(u)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Graphs problem properties apply.
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