Paredes e Portões
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Walls And Gates'.
1. Aprenda
O problema dos 'Paredes e Portões' é um desafio chave 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 Walls And Gates.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a definição do problema de Walls And Gates com atenção.
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 inicializada com estes três valores possíveis:
- -1: Uma parede ou obstáculo.
- 0: Um portão.
- INF (representado por 2147483647): Uma sala vazia.
Preencha cada sala vazia com a distância até o portão mais próximo. Se for impossível chegar a um portão, ele deverá ser preenchido com INF.
Escreva uma função wallsAndGates(rooms: List[List[int]]) -> List[List[int]] que retorne a grade de salas modificada.
- •m == len(rooms)
- •n == len(rooms[i])
- •1 <= m, n <= 250
- •rooms[i][j] is -1, 0, or 2147483647
Exemplos
rooms = [[2147483647,-1,0,2147483647],[2147483647,2147483647,2147483647,-1],[2147483647,-1,2147483647,-1],[0,-1,2147483647,2147483647]]
[[3,-1,0,1],[2,2,1,-1],[1,-1,2,-1],[0,-1,3,4]]
The empty rooms are filled with the shortest distance to their nearest gate.
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 walls_and_gates_opt(rooms):
ROWS, COLS = len(rooms), len(rooms[0])
q = deque()
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if rooms[r][c] == 0: q.append((r, c))
while q:
r, c = q.popleft()
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 rooms[nr][nc] == 2147483647:
rooms[nr][nc] = rooms[r][c] + 1
q.append((nr, nc))Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def walls_and_gates_brute(rooms):
ROWS, COLS = len(rooms), len(rooms[0])
def dfs(r, c, dist):
if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or rooms[r][c] < dist:
return
rooms[r][c] = dist
dfs(r + 1, c, dist + 1)
dfs(r - 1, c, dist + 1)
dfs(r, c + 1, dist + 1)
dfs(r, c - 1, dist + 1)
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if rooms[r][c] == 0:
dfs(r, c, 0)Algorithm 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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