K개 정류장 내 최저가 항공편
'K개 정류장 내 가장 저렴한 항공편' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.
1. 배우다
'K개 정류장 내 가장 저렴한 항공편' 문제는 고급 그래프 섹션의 핵심 과제입니다.
이 구현은 Python의 쉬운 수준 논리에 중점을 둡니다.
우리는 제공되는 솔루션에서 기술적 정확성과 코드 가독성을 최우선으로 생각합니다.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
K개 정류장 내 가장 저렴한 항공편에 대한 논리 흐름 시각화.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
K 정거장 내 가장 저렴한 항공편에 대한 문제 설명을 주의 깊게 읽어보세요.
2. Formulate brute force
간단한 반복 솔루션 초안을 작성합니다.
3. Identify inefficiency
중복 계산을 찾으십시오.
4. Optimize search path
해싱이나 정렬을 사용하여 프로세스 속도를 높입니다.
5. Final Implementation
생산 표준에 맞게 코드를 정리합니다.
문제 설명
n개의 도시가 몇 개의 항공편으로 연결되어 있습니다. 항공편[i] = [from_i, to_i, 가격_i]가 가격_i 비용으로 도시 from_i에서 도시 to_i까지 항공편이 있음을 나타내는 배열 항공편이 제공됩니다.
또한 세 개의 정수 src, dst 및 k가 주어지며 최대 k 정거장을 사용하여 src에서 dst까지 가장 저렴한 가격을 반환합니다. 해당 경로가 없으면 -1을 반환합니다.
findCheapestPrice(n: int, flights: List[List[int]], src: int, dst: int, k: int) -> int 함수를 작성하세요.
- •1 <= n <= 100
- •0 <= len(flights) <= (n * (n - 1) / 2)
- •flights[i].length == 3
- •0 <= from_i, to_i < n
- •1 <= price_i <= 10^4
- •0 <= src, dst < n
- •src != dst
- •0 <= k < n
예
n = 4, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[2,0,100],[1,3,600],[2,3,200]], src = 0, dst = 3, k = 1
700
The cheapest path from city 0 to city 3 with at most 1 stop is 0 -> 1 -> 3 with cost 100 + 600 = 700.
n = 3, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]], src = 0, dst = 2, k = 1
200
Cheapest path is 0 -> 1 -> 2 with cost 200, which has exactly 1 stop.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 빈 입력 구조
- 단일 요소 입력
- 큰 수치 범위
해결할 준비가 되셨나요?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
인터뷰 통찰력 및 변형
복잡성 분석 분석
왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.
왜 우주인가?: Uses standard local memory.
왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.
왜 우주인가?: May trade memory for speed.
최적화된 솔루션 Python 코드
최적화된 솔루션 Python 코드
def find_cheapest_price_opt(n, flights, src, dst, k):
return find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k)무차별 대입 코드(스포일러 보호)
무차별 대입 코드(스포일러 보호)
def find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k):
prices = [float("inf")] * n
prices[src] = 0
for i in range(k + 1):
tmp = prices[:]
for s, d, p in flights:
if prices[s] == float("inf"): continue
if prices[s] + p < tmp[d]: tmp[d] = prices[s] + p
prices = tmp
return prices[dst] if prices[dst] != float("inf") 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
표준 고급 그래프 문제 속성이 적용됩니다.
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