Swim In Rising Water
Detailed guide and Python implementation for the 'Swim In Rising Water' problem.
1. 学ぶ
The 'Swim In Rising Water' 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 Swim In Rising Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Swim In Rising Water 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--- 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--- エイリアン辞典 ---パイセップ--- 「Alien Dictionary」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 英語のアルファベットを使用する新しいエイリアンの言語が存在します。ただし、文字の順序はわかりません。 エイリアン言語の辞書から文字列単語のリストが提供されます。このリストでは、単語内の文字列がこの新しい言語の規則に従って辞書順に並べ替えられています。 新しいエイリアン言語の一意の文字の文字列を、新しい言語の規則に従って辞書編集上の昇順に並べて返します。解決策がない場合は「」を返します。複数の解がある場合は、いずれかを返します。 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--- 「Alien Dictionary」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--- Alien Dictionary のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Alien Dictionary 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--- K 停留所内の最安航空券 ---パイセップ--- 「K 停留所内の最も安いフライト」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- n 個の都市がいくつかの便で結ばれています。配列のフライトが与えられます。flights[i] = [from_i, to_i,price_i] は、都市 from_i から都市 to_i へのフライトがあり、コストが Price_i であることを示します。 また、3 つの整数 src、dst、k が与えられ、最大 k ストップで src から dst までの最安値を返します。そのようなルートがない場合は、-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--- 「K 停留所内の最安フライト」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。
問題提起
You are given an n x n integer matrix grid where each value grid[i][j] represents the elevation at that point (i, j). Rain starts to fall. At time t, the depth of the water everywhere is t. You can swim from a square to another 4-directionally adjacent square if and only if both elevations in the squares are at most t.
You start at the top left square (0, 0). What is the least time until you can reach the bottom right square (n-1, n-1)?
Write a function swimInWater(grid: List[List[int]]) -> int.
- •n == len(grid) == len(grid[i])
- •1 <= n <= 50
- •0 <= grid[i][j] < n^2
- •Each value grid[i][j] is unique
例
grid = [[0,2],[1,3]]
3
At time 3, you are permitted to swim all the way from (0,0) to (1,1). The path is 0 -> 1 -> 3.
grid = [[0,1,2,3,4],[24,23,22,21,5],[12,13,14,15,16],[11,17,18,19,20],[10,9,8,7,6]]
16
The final path is 0-1-2-3-4-5-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6. The maximum height along this path is 16.
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 swim_in_water_opt(grid):
return swim_in_water_brute(grid)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
def swim_in_water_brute(grid):
n = len(grid)
visit = set([(0, 0)])
min_h = [[grid[0][0], 0, 0]]
while min_h:
t, r, c = heapq.heappop(min_h)
if r == n - 1 and c == n - 1: return t
for dr, dc in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if nr < 0 or nc < 0 or nr == n or nc == n or (nr, nc) in visit: continue
visit.add((nr, nc))
heapq.heappush(min_h, [max(t, grid[nr][nc]), nr, nc])Algorithm 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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