Tempo de atraso da rede
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Tempo de atraso de rede'.
1. Aprenda
O problema do 'Tempo de atraso da rede' é um desafio importante na seção Gráficos avançados.
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 Network Delay Time.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Network Delay Time.
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
Você recebe uma rede de n nós, rotulados de 1 a n. Você também recebe tempos, uma lista de tempos de viagem como arestas direcionadas times[i] = [ui, vi, wi], onde ui é o nó de origem, vi é o nó de destino e wi é o tempo que um sinal leva para viajar da origem ao destino.
Enviaremos um sinal de um determinado nó k. Retorne o tempo mínimo que leva para todos os n nós receberem o sinal. Se for impossível que todos os n nós recebam o sinal, retorne -1.
Escreva uma função networkDelayTime(times: List[List[int]], n: int, k: int) -> int.
- •1 <= k <= n <= 100
- •1 <= len(times) <= 6000
- •times[i].length == 3
- •1 <= ui, vi <= n
- •ui != vi
- •0 <= wi <= 100
- •All the pairs (ui, vi) are unique
Exemplos
times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
2
The signal starts at node 2. It reaches 1 and 3 in 1 unit of time, and 4 in 2 units of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
1
Signal reaches node 2 from node 1 in 1 unit of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
-1
Signal starts at node 2, but there is no path from node 2 to node 1. So node 1 never receives it.
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 network_delay_time_opt(times, n, k):
return network_delay_time_brute(times, n, k)Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
import heapq, collections
def network_delay_time_brute(times, n, k):
edges = collections.defaultdict(list)
for u, v, w in times: edges[u].append((v, w))
min_heap = [(0, k)]
visit = {}
while min_heap:
w1, n1 = heapq.heappop(min_heap)
if n1 in visit: continue
visit[n1] = w1
for n2, w2 in edges[n1]:
if n2 not in visit: heapq.heappush(min_heap, (w1 + w2, n2))
return max(visit.values()) if len(visit) == n else -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades padrão do problema de Gráficos Avançados.
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