K 원점에 가장 가까운 지점
'원점에 가장 가까운 K 지점' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.
1. 배우다
'K Closest Points to Origin' 문제는 힙/우선순위 큐 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
K개의 원점에 가장 가까운 지점에 대한 논리 흐름을 시각화합니다.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
K Closest Points to Origin에 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
points[i] = [xi, yi]가 X-Y 평면의 한 점과 정수 k를 나타내는 점 배열이 주어지면 원점(0, 0)에 가장 가까운 k개 점을 반환합니다.
X-Y 평면의 두 점 사이의 거리는 유클리드 거리(즉, sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2))입니다.
어떤 순서로든 답변을 반환할 수 있습니다. 답변은 고유한 것으로 보장됩니다(순서 제외).
kClosest(points: List[List[int]], k: int) -> List[List[int]] 함수를 작성하세요.
- •1 <= k <= len(points) <= 10^4
- •-10^4 <= xi, yi <= 10^4
예
points = [[1,3],[-2,2]], k = 1
[[-2,2]]
The distance from (1, 3) to the origin is sqrt(10). The distance from (-2, 2) to the origin is sqrt(8). Since sqrt(8) < sqrt(10), (-2, 2) is closer to the origin.
points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], k = 2
[[3,3],[-2,4]]
The closest two points are (3, 3) and (-2, 4). (Order of elements in the output does not matter).
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
import heapq
def k_closest_opt(points, k):
minHeap = []
for x, y in points:
dist = (x**2) + (y**2)
minHeap.append([dist, x, y])
heapq.heapify(minHeap)
res = []
while k > 0:
dist, x, y = heapq.heappop(minHeap)
res.append([x, y])
k -= 1
return res무차별 대입 코드(스포일러 보호)
무차별 대입 코드(스포일러 보호)
def k_closest_brute(points, k):
points.sort(key=lambda p: p[0]**2 + p[1]**2)
return points[:k]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
표준 힙/우선순위 큐 문제 속성이 적용됩니다.
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