Min Cost to Connect All Points
Detailed guide and Python implementation for the 'Min Cost to Connect All Points' problem.
1. Узнать
The 'Min Cost to Connect All Points' 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
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Min Cost to Connect All Points.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Min Cost to Connect All Points 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
You are given an array points representing integer coordinates of some points on a 2D-plane, where points[i] = [xi, yi].
The cost of connecting two points [xi, yi] and [xj, yj] is the Manhattan distance between them: |xi - xj| + |yi - yj|, where |val| is the absolute value of val.
Return the minimum cost to make all points connected. All points are connected if there is exactly one simple path between any two points.
Write a function minCostConnectPoints(points: List[List[int]]) -> int.
- •1 <= len(points) <= 1000
- •-10^6 <= xi, yi <= 10^6
- •All points are distinct
Примеры
points = [[0,0],[2,2],[3,10],[5,2],[7,0]]
20
Connect points as: (0,0)-(2,2) cost 4, (2,2)-(5,2) cost 3, (5,2)-(7,0) cost 4, (2,2)-(3,10) cost 9. Total = 20.
points = [[3,12],[-2,5],[-4,1]]
18
Connecting points: (-4,1) to (-2,5) with cost 6, (-2,5) to (3,12) with cost 12. Total 18.
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
def min_cost_connect_points_opt(points):
return min_cost_connect_points_brute(points)Код грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
def min_cost_connect_points_brute(points):
import heapq
n = len(points)
adj = {i: [] for i in range(n)}
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
dist = abs(points[i][0] - points[j][0]) + abs(points[i][1] - points[j][1])
adj[i].append([dist, j]); adj[j].append([dist, i])
res = 0; visit = set(); minH = [[0, 0]]
while len(visit) < n:
cost, i = heapq.heappop(minH)
if i in visit: continue
res += cost; visit.add(i)
for neiCost, nei in adj[i]:
if nei not in visit: heapq.heappush(minH, [neiCost, nei])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Advanced Graphs 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.