Salas de Reuniões II
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Salas de Reuniões II'.
1. Aprenda
O problema das 'Salas de Reuniões II' é um desafio fundamental na seção Intervalos.
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 para Salas de Reuniões II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Salas de Reuniões II.
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
Dada uma série de intervalos de tempo de reunião onde intervals[i] = [starti, endi], encontre o número mínimo de salas de conferência necessárias.
Escreva uma função minMeetingRooms(intervals: List[List[int]]) -> int.
- •0 <= len(intervals) <= 10^4
- •intervals[i].length == 2
- •0 <= starti < endi <= 10^6
Exemplos
intervals = [[0,30],[5,10],[15,20]]
2
Room 1: [0,30], Room 2: [5,10], [15,20].
intervals = [[7,10],[2,4]]
1
Meetings do not overlap.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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
import heapq
def min_meeting_rooms_opt(intervals):
if not intervals: return 0
intervals.sort(key=lambda i: i[0])
minHeap = [] # end times
heapq.heappush(minHeap, intervals[0][1])
for i in intervals[1:]:
if i[0] >= minHeap[0]: heapq.heappop(minHeap)
heapq.heappush(minHeap, i[1])
return len(minHeap)Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def min_meeting_rooms_brute(intervals):
if not intervals: return 0
intervals.sort()
rooms = [[intervals[0]]]
for i in range(1, len(intervals)):
placed = False
for r in rooms:
if intervals[i][0] >= r[-1][1]:
r.append(intervals[i]); placed = True; break
if not placed: rooms.append([intervals[i]])
return len(rooms)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Intervals data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
As propriedades do problema de intervalos padrão se aplicam.
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