Pesquisar em matriz quase classificada
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Pesquisar em matriz quase classificada'.
1. Aprenda
O problema 'Pesquisar em matriz quase classificada' é um desafio importante na seção Pesquisa e classificação.
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 Pesquisa em Matriz Quase Classificada.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Pesquisa em matriz quase classificada.
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
Escreva uma função search_almost_sorted(arr, target) que procure um valor target em um array quase ordenado arr. Uma matriz quase classificada é aquela em que um elemento que deveria estar no índice i em uma matriz totalmente classificada pode estar no índice i-1, i ou i+1. Retorne o índice baseado em 0 do destino, se encontrado, caso contrário, retorne -1.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i], target <= 10^9
- •All elements in arr are unique.
Exemplos
search_almost_sorted([10, 3, 40, 20, 50, 80, 70], 40)
2
40 is at index 2 (which is its correct position in a fully sorted version).
search_almost_sorted([10, 3, 40, 20, 50, 80, 70], 90)
-1
90 does not exist in the array.
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
def search_almost_sorted_opt(arr, x):
l, r = 0, len(arr) - 1
while l <= r:
m = (l + r) // 2
if arr[m] == x: return m
if m > l and arr[m-1] == x: return m - 1
if m < r and arr[m+1] == x: return m + 1
if arr[m] > x: r = m - 2
else: l = m + 2
return -1Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def search_almost_sorted_brute(arr, x):
try: return arr.index(x)
except: return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se as propriedades padrão do problema de Pesquisa e Classificação.
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