What is the best way to solve Reconstruct Itinerary?

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

상위 150개 인터뷰쉬움

여정 재구성

'Reconstruct Itinerary' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

ticket[i] = [from_i, to_i]가 한 항공편의 출발 공항과 도착 공항을 나타내는 항공권 목록이 제공됩니다. 여정을 순서대로 재구성하여 반환합니다.

모든 티켓은 'JFK'에서 출발하는 남자의 것입니다. 따라서 여행 일정은 'JFK'로 시작되어야 합니다.

유효한 여행 일정이 여러 개인 경우 단일 문자열로 읽을 때 어휘 순서가 가장 작은 여행 일정을 반환해야 합니다. 예를 들어, 여행 일정 ['JFK', 'LGA']는 ['JFK', 'LGB']보다 어휘 순서가 더 작습니다.

모든 티켓은 적어도 하나의 유효한 일정을 구성한다고 가정할 수 있습니다. 모든 티켓은 한 번만 사용해야 합니다.

findItinerary(tickets: List[List[str]]) -> List[str] 함수를 작성하세요.

제약

•1 <= len(tickets) <= 300
•tickets[i].length == 2
•from_i.length == 3
•to_i.length == 3
•from_i and to_i consist of uppercase English letters

예

Example 1

Input

tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]

Output

["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]

Explanation

The only valid itinerary is JFK -> MUC -> LHR -> SFO -> SJC.

Example 2

Input

tickets = [["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]

Output

["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]

Explanation

Another possible reconstruction is JFK -> SFO -> ATL -> JFK -> ATL -> SFO, but it is larger lexically.

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세트나 힙과 같은 고급 그래프 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

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인터뷰 통찰력 및 변형

고급 그래프 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 collections
def find_itinerary_opt(tickets):
    adj = collections.defaultdict(list)
    for src, dst in sorted(tickets, reverse=True): adj[src].append(dst)
    res = []
    def dfs(src):
        while adj[src]:
            dfs(adj[src].pop())
        res.append(src)
    dfs("JFK")
    return res[::-1]

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def find_itinerary_brute(tickets):
    adj = collections.defaultdict(list)
    for src, dst in sorted(tickets): adj[src].append(dst)
    res = ["JFK"]
    def backtrack(curr):
        if len(res) == len(tickets) + 1: return True
        for i, next_city in enumerate(adj[curr]):
            adj[curr].pop(i); res.append(next_city)
            if backtrack(next_city): return True
            res.pop(); adj[curr].insert(i, next_city)
        return False
    backtrack("JFK")
    return res