Classifique de acordo com outro array
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Classificar de acordo com outro array'.
1. Aprenda
O problema de 'Classificar de acordo com outro array' é um desafio importante na seção Arrays.
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 classificar de acordo com outro array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Classificar de acordo com outra matriz.
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 sort_by_order(arr1, arr2) que classifique os elementos de arr1 de acordo com a ordem definida por arr2. Os elementos em arr1 que aparecem em arr2 devem vir primeiro na ordem em que aparecem em arr2. Os elementos que não estão em arr2 devem aparecer no final em ordem de classificação (crescente).
- •1 <= len(arr1) <= 10^5
- •0 <= len(arr2) <= 100
- •Elements of arr2 are distinct
Exemplos
arr1 = [2, 1, 2, 5, 7, 1, 9, 3, 6, 8, 8], arr2 = [2, 1, 8, 3]
[2, 2, 1, 1, 8, 8, 3, 5, 6, 7, 9]
First all 2s, then 1s, then 8s, then 3s (order from arr2). Remaining [5,6,7,9] sorted ascending.
arr1 = [4, 5, 6], arr2 = [6, 4]
[6, 4, 5]
6 first, then 4 (per arr2 order). 5 is not in arr2, goes at end.
arr1 = [1, 2, 3], arr2 = []
[1, 2, 3]
No order specified, so sort ascending.
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 Counter
def sort_by_order(arr1, arr2):
# Optimized: Use hash map for frequency counting
counts = Counter(arr1)
res = []
# Process elements in order of arr2
for x in arr2:
if x in counts:
res.extend([x] * counts[x])
del counts[x]
# Process remaining elements sorted
remaining = sorted(counts.elements())
return res + remainingCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def sort_by_order(arr1, arr2):
# Brute force: Build result by searching arr2 elements in arr1
res = []
visited = [False] * len(arr1)
for x in arr2:
for i in range(len(arr1)):
if arr1[i] == x:
res.append(arr1[i])
visited[i] = True
# Add remaining elements in sorted order
remaining = sorted([arr1[i] for i in range(len(arr1)) if not visited[i]])
return res + remainingAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
As propriedades do problema de matrizes padrão se aplicam.
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