Reconstruir Itinerário
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Reconstruir Itinerário'.
1. Aprenda
O problema de 'Reconstruir Itinerário' 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 Reconstruir Itinerário.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Reconstruir Itinerário.
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 lista de passagens aéreas onde tickets[i] = [from_i, to_i] representam os aeroportos de partida e chegada de um voo. Reconstrua o itinerário em ordem e devolva-o.
Todos os ingressos pertencem a um homem que sai do 'JFK'. Assim, o itinerário deve começar com ‘JFK’.
Se houver vários itinerários válidos, você deverá retornar o itinerário que possui a menor ordem lexical quando lido como uma única string. Por exemplo, o itinerário ['JFK', 'LGA'] tem uma ordem lexical menor que ['JFK', 'LGB'].
Você pode assumir que todos os bilhetes formam pelo menos um itinerário válido. Você deve usar todos os ingressos uma vez e apenas uma vez.
Escreva uma função findItinerary(tickets: List[List[str]]) -> List[str].
- •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
Exemplos
tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]
["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]
The only valid itinerary is JFK -> MUC -> LHR -> SFO -> SJC.
tickets = [["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
Another possible reconstruction is JFK -> SFO -> ATL -> JFK -> ATL -> SFO, but it is larger lexically.
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
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]Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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 resAlgorithm 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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