What is the best way to solve Cheapest Flights Within K Stops?

The optimized O(1) approach using Advanced Graphs patterns is generally preferred.

Top 150 InterviewЛегко

Cheapest Flights Within K Stops

Detailed guide and Python implementation for the 'Cheapest Flights Within K Stops' problem.

1. Узнать

The 'Cheapest Flights Within K Stops' problem is a key challenge in the Advanced Graphs section.

This implementation focuses on easy-level logic in Python.

We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.

2. Real-World Applications

1Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического процесса для самых дешевых рейсов с интервалом K остановок. ---ПИСЕП--- Внимательно прочтите формулировку задачи «Самые дешевые рейсы в пределах K остановок». ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к расширенным графикам. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задачи расширенных графиков. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для Advanced Graphs, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Подъем по лестнице ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для задачи «Подъем по лестнице». ---ПИСЕП--- Вы поднимаетесь по лестнице. Чтобы достичь вершины, нужно n шагов. Каждый раз вы можете подняться на 1 или 2 ступеньки. Сколькими различными способами вы можете подняться на вершину? Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- 1D ДП ---ПИСЕП--- Задача «Подъем по лестнице» является ключевой задачей в разделе 1D DP. ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике среднего уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода. ---ПИСЕП--- Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического процесса подъема по лестнице. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи «Подъем по лестнице». ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода 1D DP. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задачи 1D DP. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для 1D DP, таких как наборы или кучи.

2Competitive programming

3Technical assessments

3. Visual Intuition

Visualizing the logic flow for Cheapest Flights Within K Stops.

4. Prerequisites

Python variablesAdvanced Graphs fundamentals

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

Read the problem statement for Cheapest Flights Within K Stops carefully.

2. Formulate brute force

Draft a simple iterative solution.

3. Identify inefficiency

Look for redundant calculations.

4. Optimize search path

Use hashing or sorting to speed up the process.

5. Final Implementation

Clean up the code for production standards.

Постановка задачи

Легко

There are n cities connected by some number of flights. You are given an array flights where flights[i] = [from_i, to_i, price_i] indicates that there is a flight from city from_i to city to_i with cost price_i.

You are also given three integers src, dst, and k, return the cheapest price from src to dst with at most k stops. If there is no such route, return -1.

Write a function findCheapestPrice(n: int, flights: List[List[int]], src: int, dst: int, k: int) -> int.

Ограничения

•1 <= n <= 100
•0 <= len(flights) <= (n * (n - 1) / 2)
•flights[i].length == 3
•0 <= from_i, to_i < n
•1 <= price_i <= 10^4
•0 <= src, dst < n
•src != dst
•0 <= k < n

Примеры

Example 1

Input

n = 4, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[2,0,100],[1,3,600],[2,3,200]], src = 0, dst = 3, k = 1

Output

Explanation

The cheapest path from city 0 to city 3 with at most 1 stop is 0 -> 1 -> 3 with cost 100 + 600 = 700.

Example 2

Input

n = 3, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]], src = 0, dst = 2, k = 1

Output

Explanation

Cheapest path is 0 -> 1 -> 2 with cost 200, which has exactly 1 stop.

Need a Hint?

Consider using Advanced Graphs-specific data structures like sets or heaps.

Edge Cases to Watch

Empty input structures
Single element inputs
Large numerical bounds

Готовы решить?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

Открыть в редакторе

Интервью: идеи и вариации

Explain the logic of your Advanced Graphs approach.

Discuss edge cases like null or empty inputs.

Разбивка анализа сложности

Сложность грубой силы

Time: O(n)•Space: O(1)

Почему время: Directly evaluates all possibilities.

Почему космос: Uses standard local memory.

Оптимизированная сложность

Time: O(1)•Space: O(1)

Почему время: Optimized paths reduce total operations.

Почему космос: May trade memory for speed.

Оптимизированный код Python для решения

Попробуйте в компиляторе

def find_cheapest_price_opt(n, flights, src, dst, k):
    return find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k)

Код грубой силы (спойлер защищен)

Попробуйте в компиляторе

def find_cheapest_price_brute(n, flights, src, dst, k):
    prices = [float("inf")] * n
    prices[src] = 0
    for i in range(k + 1):
        tmp = prices[:]
        for s, d, p in flights:
            if prices[s] == float("inf"): continue
            if prices[s] + p < tmp[d]: tmp[d] = prices[s] + p
        prices = tmp
    return prices[dst] if prices[dst] != float("inf") else -1

☕Found this breakdown helpful?

PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!

☕Buy me a coffee