Surrounded Regions
Detailed guide and Python implementation for the 'Surrounded Regions' problem.
1. 学ぶ
The 'Surrounded Regions' 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 Surrounded Regions.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Surrounded Regions 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--- コーススケジュール ---パイセップ--- 「コーススケジュール」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 受講する必要がある numCourses コースの合計は、0 から numCourses - 1 までのラベルが付けられています。配列前提条件が与えられます。ここで、prerequisites[i] = [ai, bi] は、ai コースを受講したい場合は、最初にコース bi を受講する必要があることを示します。 たとえば、[0, 1] のペアは、コース 0 を受講するには、まずコース 1 を受講する必要があることを示します。 すべてのコースを完了できる場合は True を返します。それ以外の場合は、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--- グラフ ---パイセップ--- 「コーススケジュール」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--- コーススケジュールのロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- コーススケジュールの問題文をよく読んでください。 ---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--- コーススケジュールⅡ ---パイセップ--- 「コーススケジュール II」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 受講する必要がある numCourses コースの合計は、0 から numCourses - 1 までのラベルが付けられています。配列前提条件が与えられます。ここで、prerequisites[i] = [ai, bi] は、ai コースを受講したい場合は、最初にコース bi を受講する必要があることを示します。 すべてのコースを完了するために受講する必要があるコースの順序を返します。有効な回答が多数ある場合は、そのうちのいずれかを返します。すべてのコースを完了することが不可能な場合は、空の配列を返します。 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--- 「コーススケジュール II」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。
問題提起
Given an m x n matrix board containing 'X' and 'O', capture all regions that are 4-directionally surrounded by 'X'.
A region is captured by flipping all 'O's into 'X's in that surrounded region.
Write a function solve(board: List[List[str]]) -> List[List[str]] that returns the modified board.
- •m == len(board)
- •n == len(board[i])
- •1 <= m, n <= 200
- •board[i][j] is 'X' or 'O'
例
board = [["X","X","X","X"],["X","O","O","X"],["X","X","O","X"],["X","O","X","X"]]
[["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","O","X","X"]]
Surrounded regions should not be on the border, which means any 'O' on the border of the board is not flipped to 'X'. Any 'O' that is connected to a border 'O' is also not flipped.
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 solve_opt(board):
ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
def capture(r, c):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or board[r][c] != "O": return
board[r][c] = "T"
capture(r + 1, c); capture(r - 1, c); capture(r, c + 1); capture(r, c - 1)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == "O" and (r in [0, ROWS - 1] or c in [0, COLS - 1]):
capture(r, c)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == "O": board[r][c] = "X"
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == "T": board[r][c] = "O"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 solve_brute(board):
ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
def dfs(r, c, visited):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS: return False
if board[r][c] == 'X' or (r, c) in visited: return True
visited.add((r, c))
return dfs(r+1, c, visited) and dfs(r-1, c, visited) and dfs(r, c+1, visited) and dfs(r, c-1, visited)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if board[r][c] == 'O':
visited = set()
if dfs(r, c, visited):
for vr, vc in visited: board[vr][vc] = 'X'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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