K Ближайшие точки к началу координат ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для задачи «K ближайших точек к началу координат». ---ПИСЕП--- Учитывая массив точек, где Points[i] = [xi, yi] представляет точку на плоскости XY и целое число k, верните k ближайших точек к началу координат (0, 0). Расстояние между двумя точками на плоскости XY — это евклидово расстояние (т. е. sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)). Вы можете вернуть ответ в любом порядке. Ответ гарантированно будет уникальным (за исключением порядка, в котором он находится). Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Куча/очередь приоритетов ---ПИСЕП--- Проблема «K ближайших точек к началу координат» является ключевой задачей в разделе «Куча/очередь приоритетов». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого 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 потока для K ближайших точек к началу координат. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для K ближайших точек к началу координат. ---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 куче/приоритетной очереди. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства проблемы кучи/очереди приоритетов. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для кучи/очереди приоритетов, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- K-й самый большой элемент массива ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «K-й самый большой элемент в массиве». ---ПИСЕП--- Учитывая целочисленный массив nums и целое число k, верните k-й по величине элемент массива. Обратите внимание, что это k-й по величине элемент в отсортированном порядке, а не k-й отдельный элемент. Сможете ли вы решить ее со сложностью O(n)? Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Куча/очередь приоритетов ---ПИСЕП--- Проблема «K-й наибольший элемент в массиве» — ключевая задача в разделе «Куча/очередь с приоритетами». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого 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 потока для K-го крупнейшего элемента массива. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для K-го крупнейшего элемента массива. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс.
Detailed guide and Python implementation for the 'K Closest Points to Origin' problem.
1. Узнать
The 'K Closest Points to Origin' problem is a key challenge in the Heap / Priority Queue 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
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for K Closest Points to Origin.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for K Closest Points to Origin 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
Given an array of points where points[i] = [xi, yi] represents a point on the X-Y plane and an integer k, return the k closest points to the origin (0, 0).
The distance between two points on the X-Y plane is the Euclidean distance (i.e., sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)).
You may return the answer in any order. The answer is guaranteed to be unique (except for the order that it is in).
Write a function kClosest(points: List[List[int]], k: int) -> List[List[int]].
- •1 <= k <= len(points) <= 10^4
- •-10^4 <= xi, yi <= 10^4
Примеры
points = [[1,3],[-2,2]], k = 1
[[-2,2]]
The distance from (1, 3) to the origin is sqrt(10). The distance from (-2, 2) to the origin is sqrt(8). Since sqrt(8) < sqrt(10), (-2, 2) is closer to the origin.
points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], k = 2
[[3,3],[-2,4]]
The closest two points are (3, 3) and (-2, 4). (Order of elements in the output does not matter).
Need a Hint?
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.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
import heapq
def k_closest_opt(points, k):
minHeap = []
for x, y in points:
dist = (x**2) + (y**2)
minHeap.append([dist, x, y])
heapq.heapify(minHeap)
res = []
while k > 0:
dist, x, y = heapq.heappop(minHeap)
res.append([x, y])
k -= 1
return resКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
def k_closest_brute(points, k):
points.sort(key=lambda p: p[0]**2 + p[1]**2)
return points[:k]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Heap / Priority Queue problem properties apply.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Генераторы Python
Узнайте, как использовать генераторы Python и операторы доходности для обработки огромных наборов данных с минимальным потреблением памяти. Главные выражения-генераторы.
Как преобразовать строку в Int в Python
Узнайте, как преобразовать строку в целое число в Python с помощью функции int(). Безопасно обрабатывайте ошибки и преобразуйте числа из двоичного, восьмеричного или шестнадцатеричного формата.
Памятка по операторам Python
Освойте арифметические операции, операции сравнения, логические, побитовые операторы, операторы присваивания и идентификации в Python.
Декораторы Python и шаблоны проектирования декораторов: ключевые различия
Сравните декораторы Python и классический шаблон проектирования декораторов. Поймите разницу между переносом функций во время определения и динамической композицией объектов во время выполнения с помощью исполняемого кода.