Тихоокеанский Атлантический поток воды ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для задачи «Тихоокеанский атлантический поток воды». ---ПИСЕП--- Существует прямоугольный остров размером m x n, который граничит как с Тихим, так и с Атлантическим океаном. Тихий океан касается левого и верхнего края острова, а Атлантический океан касается правого и нижнего края острова. Остров разделен на сетку квадратных ячеек. Вам дана целочисленная матрица высот размером m x n, где heights[r][c] представляет высоту над уровнем моря ячейки в координате (r, c). Дождевая вода может течь в соседние ячейки прямо на север, юг, восток и запад, если высота соседней ячейки меньше или равна высоте текущей ячейки. Вода может течь из любой ячейки, прилегающей к океану, в этот океан. Возвращает двумерный список координат сетки, где result[i] = [ri, ci] означает, что дождевая вода может течь из ячейки (ri, ci) как в Тихий, так и в Атлантический океаны. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Графики ---ПИСЕП--- Проблема «Тихоокеанского Атлантического водного потока» является ключевой проблемой в разделе «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 Тихоокеанского Атлантического водного потока. ---ПИСЕП--- Внимательно прочтите постановку задачи для Тихоокеанского Атлантического потока воды. ---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 графикам. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются свойства задачи стандартных графиков. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для Graphs, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Окружающие регионы ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Окруженные регионы». ---ПИСЕП--- Учитывая матричную доску размером m x n, содержащую «X» и «O», захватите все области, которые в 4-х направлениях окружены «X». Регион захватывается путем перестановки всех букв «О» в «Х» в этом окруженном регионе. Напишите функцию __PYCODE_0__, которая возвращает измененную доску. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Графики ---ПИСЕП--- Проблема «Окруженные регионы» является ключевой задачей в разделе «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 окруженных регионов. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для Окруженных регионов. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс.
Detailed guide and Python implementation for the 'Pacific Atlantic Water Flow' problem.
1. Узнать
The 'Pacific Atlantic Water Flow' problem is a key challenge in the 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 Pacific Atlantic Water Flow.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Pacific Atlantic Water Flow 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
There is an m x n rectangular island that borders both the Pacific Ocean and Atlantic Ocean. The Pacific Ocean touches the island's left and top edges, and the Atlantic Ocean touches the island's right and bottom edges.
The island is partitioned into a grid of square cells. You are given an m x n integer matrix heights where heights[r][c] represents the height above sea level of the cell at coordinate (r, c).
Rain water can flow to neighboring cells directly north, south, east, and west if the neighboring cell's height is less than or equal to the current cell's height. Water can flow from any cell adjacent to an ocean into that ocean.
Return a 2D list of grid coordinates result where result[i] = [ri, ci] denotes that rain water can flow from cell (ri, ci) to both the Pacific and Atlantic oceans.
Write a function pacificAtlantic(heights: List[List[int]]) -> List[List[int]].
- •m == len(heights)
- •n == len(heights[0])
- •1 <= m, n <= 200
- •0 <= heights[i][j] <= 10^5
Примеры
heights = [[1,2,2,3,5],[3,2,3,4,4],[2,4,5,3,1],[6,7,1,4,5],[5,1,1,2,4]]
[[0,4],[1,3],[1,4],[2,2],[3,0],[3,1],[4,0]]
These coordinates can flow to both Pacific (via top/left) and Atlantic (via bottom/right) oceans.
heights = [[1]]
[[0,0]]
The single cell borders both oceans directly.
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 pacific_atlantic_opt(heights):
ROWS, COLS = len(heights), len(heights[0])
pac, atl = set(), set()
def dfs(r, c, visit, prevHeight):
if ((r, c) in visit or r < 0 or c < 0 or r == ROWS or c == COLS or heights[r][c] < prevHeight):
return
visit.add((r, c))
dfs(r + 1, c, visit, heights[r][c])
dfs(r - 1, c, visit, heights[r][c])
dfs(r, c + 1, visit, heights[r][c])
dfs(r, c - 1, visit, heights[r][c])
for c in range(COLS):
dfs(0, c, pac, heights[0][c])
dfs(ROWS - 1, c, atl, heights[ROWS - 1][c])
for r in range(ROWS):
dfs(r, 0, pac, heights[r][0])
dfs(r, COLS - 1, atl, heights[r][COLS - 1])
res = []
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if (r, c) in pac and (r, c) in atl:
res.append([r, c])
return resКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
def pacific_atlantic_brute(heights):
res = []
ROWS, COLS = len(heights), len(heights[0])
def can_reach(r, c, target_set):
visited = set()
q = [(r, c)]
visited.add((r, c))
while q:
curr_r, curr_c = q.pop(0)
if (curr_r, curr_c) in target_set: return True
for dr, dc in [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]:
nr, nc = curr_r + dr, curr_c + dc
if 0 <= nr < ROWS and 0 <= nc < COLS and (nr, nc) not in visited and heights[nr][nc] <= heights[curr_r][curr_c]:
visited.add((nr, nc))
q.append((nr, nc))
return False
pac_border = set([(0, c) for c in range(COLS)] + [(r, 0) for r in range(ROWS)])
atl_border = set([(ROWS-1, c) for c in range(COLS)] + [(r, COLS-1) for r in range(ROWS)])
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if can_reach(r, c, pac_border) and can_reach(r, c, atl_border):
res.append([r, c])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard 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.
Циклы Python
Узнайте, как использовать циклы Python для перебора данных. Освойте циклы for, while, прерывание, продолжение и лучшие практики работы с циклами с помощью интерактивных примеров.
Как отсортировать список в Python
Узнайте, как сортировать список в Python с помощью метода sort() и функции sorted(). Ознакомьтесь с примерами пользовательской сортировки ключей и обратного порядка.
Шпаргалка по потоку управления Python
Освойте условные операторы, циклы и структуры управления циклами в Python. Изучите «если-иначе», «на время», «прервись» и продолжай.
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.