Frota de automóveis
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Frota de Carros'.
1. Aprenda
O problema da 'Frota de Carros' é um desafio fundamental na seção Pilha.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico da Frota de Carros.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema da Car Fleet.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Existem n carros indo para o mesmo destino em uma estrada de pista única. O destino fica a target milhas de distância.
Você recebe duas matrizes inteiras position e speed, ambas de comprimento n, onde position[i] é a posição do i-ésimo carro e speed[i] é a velocidade do i-ésimo carro (em milhas por hora).
Um carro nunca pode ultrapassar outro carro à sua frente, mas pode alcançá-lo e dirigir pára-choque contra pára-choque na mesma velocidade. O carro mais rápido desacelerará para corresponder à velocidade do carro mais lento. A distância entre estes dois carros é ignorada (presume-se que estejam na mesma posição).
Uma frota de automóveis é um conjunto não vazio de carros dirigindo na mesma posição e na mesma velocidade. Um único carro também é uma frota de automóveis.
Retorne a quantidade de frotas de automóveis que chegarão ao destino.
Escreva uma função carFleet(target: int, position: List[int], speed: List[int]) -> int.
- •n == len(position) == len(speed)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 < target <= 10^6
- •0 <= position[i] < target
- •0 < speed[i] <= 10^6
- •All positions are unique
Exemplos
target = 12, position = [10, 8, 0, 5, 3], speed = [2, 4, 1, 1, 3]
3
Cars at positions 10 and 8: car at 8 catches car at 10 (both arrive at time 1), forming 1 fleet. Car at 0: arrives at time 12. Car at 5: arrives at time 7. Car at 3: arrives at time 3, catches car at 5 at time 7, but car at 5 arrives at 7 too. Cars at 3 and 5 form a fleet. Total: 3 fleets.
target = 10, position = [3], speed = [3]
1
Only one car, so one fleet.
target = 100, position = [0, 2, 4], speed = [4, 2, 1]
1
All cars eventually form a single fleet.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
def car_fleet_opt(target, position, speed):
pair = [[p, s] for p, s in zip(position, speed)]
stack = []
for p, s in sorted(pair)[::-1]:
stack.append((target - p) / s)
if len(stack) >= 2 and stack[-1] <= stack[-2]:
stack.pop()
return len(stack)Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def car_fleet_brute(target, position, speed):
cars = sorted(zip(position, speed), reverse=True)
times = [(target - p) / s for p, s in cars]
fleets = 0
curr_max_time = 0
for t in times:
if t > curr_max_time:
fleets += 1
curr_max_time = t
return fleetsAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Stack data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades de problema de pilha padrão.
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