What is the best way to solve K Pairs with smallest sum?

The optimized O(n) approach using Arrays patterns is generally preferred.

DSA 섹션쉬움

합이 가장 작은 K 쌍

'합이 가장 작은 K 쌍' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

두 개의 정렬된 정수 배열 nums1 및 nums2과 정수 k을 사용하는 함수 k_smallest_pairs(nums1, nums2, k)을 작성하세요. 합계가 가장 작은 첫 번째 k 쌍 [u, v]을 반환합니다. 여기서 u은 nums1에서, v은 nums2에서 합계를 오름차순으로 정렬합니다.

제약

•1 <= len(nums1), len(nums2) <= 10^4
•1 <= k <= 1000

예

Example 1

Input

nums1 = [1, 7, 11], nums2 = [2, 4, 6], k = 3

Output

[[1, 2], [1, 4], [1, 6]]

Explanation

The smallest sum pairs are (1,2) sum=3, (1,4) sum=5, (1,6) sum=7.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 배열별 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해 보세요.

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.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

배열 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

import heapq
def k_smallest_pairs_opt(nums1, nums2, k):
    res = []; minH = [[nums1[0] + nums2[0], 0, 0]]
    visit = set([(0, 0)])
    while minH and len(res) < k:
        s, i, j = heapq.heappop(minH)
        res.append([nums1[i], nums2[j]])
        if i + 1 < len(nums1) and (i + 1, j) not in visit:
            heapq.heappush(minH, [nums1[i+1] + nums2[j], i + 1, j])
            visit.add((i + 1, j))
        if j + 1 < len(nums2) and (i, j + 1) not in visit:
            heapq.heappush(minH, [nums1[i] + nums2[j+1], i, j + 1])
            visit.add((i, j + 1))
    return res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def k_smallest_pairs_brute(nums1, nums2, k):
    res = []
    for n1 in nums1:
        for n2 in nums2: res.append([n1, n2])
    res.sort(key=lambda x: x[0] + x[1])
    return res[:k]