Laranjas podres
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Rotting Oranges'.
1. Aprenda
O problema das 'laranjas podres' é um desafio fundamental na seção Gráficos.
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 Rotting Oranges.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Rotting Oranges.
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 grade m x n onde cada célula pode ter um de três valores:
- 0 representando uma célula vazia,
- 1 representando uma laranja fresca, ou
- 2 representando uma laranja podre.
A cada minuto, qualquer laranja fresca que esteja adjacente em quatro direções a uma laranja podre fica podre.
Retorne o número mínimo de minutos que devem decorrer até que nenhuma célula tenha uma laranja fresca. Se isso for impossível, retorne -1.
Escreva uma função orangesRotting(grid: List[List[int]]) -> int.
- •m == len(grid)
- •n == len(grid[i])
- •1 <= m, n <= 10
- •grid[i][j] is 0, 1, or 2
Exemplos
grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]
4
Minute 0: rotten at (0,0). Fresh at (0,1), (0,2), (1,0), (1,1), (2,1), (2,2). Minute 1: fresh at (0,1) and (1,0) rot. Minute 2: fresh at (0,2) and (1,1) rot. Minute 3: fresh at (2,1) rot. Minute 4: fresh at (2,2) rot.
grid = [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]
-1
The orange in the bottom-left corner (row 2, column 0) is never adjacent to a rotten orange, so it stays fresh.
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
from collections import deque
def oranges_rotting_opt(grid):
q = deque()
time, fresh = 0, 0
ROWS, COLS = len(grid), len(grid[0])
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if grid[r][c] == 1: fresh += 1
if grid[r][c] == 2: q.append((r, c))
directions = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]]
while q and fresh > 0:
for i in range(len(q)):
r, c = q.popleft()
for dr, dc in directions:
row, col = r + dr, c + dc
if 0 <= row < ROWS and 0 <= col < COLS and grid[row][col] == 1:
grid[row][col] = 2
q.append((row, col))
fresh -= 1
time += 1
return time if fresh == 0 else -1Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def oranges_rotting_brute(grid):
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
time = 0
while True:
to_rot = []
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == 2:
for dr, dc in [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and grid[nr][nc] == 1:
to_rot.append((nr, nc))
if not to_rot: break
for r, c in to_rot: grid[r][c] = 2
time += 1
for row in grid:
if 1 in row: return -1
return timeAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades de problemas de gráficos padrão.
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