Время задержки сети ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для решения проблемы «Время задержки в сети». ---ПИСЕП--- Вам дана сеть из n узлов, помеченных от 1 до n. Вам также дается время, список времен прохождения в виде направленных ребер times[i] = [ui, vi, wi], где ui — исходный узел, vi — целевой узел, а wi — время, необходимое сигналу для прохождения от источника к цели. Мы отправим сигнал из данного узла k. Возвращает минимальное время, необходимое всем n узлам для получения сигнала. Если все n узлов не могут получить сигнал, верните -1. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Расширенные графики ---ПИСЕП--- Проблема «Время задержки в сети» является ключевой проблемой в разделе «Расширенные графики». ---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 времени задержки в сети. ---ПИСЕП--- Внимательно прочтите формулировку проблемы для времени задержки в сети. ---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--- Плавать в поднимающейся воде ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для задачи «Плавание в поднимающейся воде». ---ПИСЕП--- Вам дана сетка целочисленной матрицы размера n x n, где каждое значениеgrid[i][j] представляет высоту в этой точке (i, j). Дождь начинает идти. В момент времени t глубина воды повсюду равна t. Вы можете переплыть из квадрата в другой соседний в 4-х направлениях квадрат тогда и только тогда, когда обе высоты в квадратах не превосходят t. Вы начинаете с верхнего левого квадрата (0, 0). За какое наименьшее время вы сможете добраться до правого нижнего квадрата (n-1, n-1)? Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Расширенные графики ---ПИСЕП--- Задача «Плавать в поднимающейся воде» — ключевая задача в разделе «Продвинутые графики». ---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 логической схемы игры «Плавание в поднимающейся воде». ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи «Купаться в поднимающейся воде». ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс.
Detailed guide and Python implementation for the 'Network Delay Time' problem.
1. Узнать
The 'Network Delay Time' 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 Network Delay Time.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Network Delay Time 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 a network of n nodes, labeled from 1 to n. You are also given times, a list of travel times as directed edges times[i] = [ui, vi, wi], where ui is the source node, vi is the target node, and wi is the time it takes for a signal to travel from source to target.
We will send a signal from a given node k. Return the minimum time it takes for all the n nodes to receive the signal. If it is impossible for all the n nodes to receive the signal, return -1.
Write a function networkDelayTime(times: List[List[int]], n: int, k: int) -> int.
- •1 <= k <= n <= 100
- •1 <= len(times) <= 6000
- •times[i].length == 3
- •1 <= ui, vi <= n
- •ui != vi
- •0 <= wi <= 100
- •All the pairs (ui, vi) are unique
Примеры
times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
2
The signal starts at node 2. It reaches 1 and 3 in 1 unit of time, and 4 in 2 units of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
1
Signal reaches node 2 from node 1 in 1 unit of time.
times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
-1
Signal starts at node 2, but there is no path from node 2 to node 1. So node 1 never receives it.
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 network_delay_time_opt(times, n, k):
return network_delay_time_brute(times, n, k)Код грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
import heapq, collections
def network_delay_time_brute(times, n, k):
edges = collections.defaultdict(list)
for u, v, w in times: edges[u].append((v, w))
min_heap = [(0, k)]
visit = {}
while min_heap:
w1, n1 = heapq.heappop(min_heap)
if n1 in visit: continue
visit[n1] = w1
for n2, w2 in edges[n1]:
if n2 not in visit: heapq.heappush(min_heap, (w1 + w2, n2))
return max(visit.values()) if len(visit) == n else -1Algorithm 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.
Python Datetime
Узнайте, как обрабатывать даты, время, часовые пояса и вычисления в Python. Освойте форматирование, синтаксический анализ и арифметику с использованием datetime и timedelta.
Как преобразовать строку в дату и время в Python
Узнайте, как преобразовать строки в объекты datetime в Python. Освойте метод strptime, анализируйте строки даты, обрабатывайте часовые пояса и предотвращайте ошибки формата.
Шпаргалка по форматированию DateTime в Python
Узнайте, как анализировать и форматировать дату и время в Python, используя datetime, strftime и strptime.
Python против JavaScript: какой язык программирования лучше?
Всестороннее сравнение Python и JavaScript. Изучите синтаксические различия, производительность, варианты использования (серверная и клиентская части) и примеры кодирования.