What is the best way to solve Reconstruct Itinerary?

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

Top 150 InterviewЛегко

Reconstruct Itinerary

Detailed guide and Python implementation for the 'Reconstruct Itinerary' problem.

1. Узнать

The 'Reconstruct Itinerary' 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 потока для Reconstruct Itinerary. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи Reconstruct Itinerary. ---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--- Минимальная стоимость соединения всех точек ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для задачи «Минимальная стоимость соединения всех точек». ---ПИСЕП--- Вам дан массив точек, представляющий целочисленные координаты некоторых точек на 2D-плоскости, где точки[i] = [xi, yi]. Стоимость соединения двух точек [xi, yi] и [xj, yj] равна манхэттенскому расстоянию между ними: |xi - xj| + |yi - yj|, где |val| — абсолютное значение val. Возвращает минимальную стоимость соединения всех точек. Все точки связаны, если между любыми двумя точками существует ровно один простой путь. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Расширенные графики ---ПИСЕП--- Задача «Минимальная стоимость соединения всех точек» является ключевой задачей 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 минимальной стоимости соединения всех точек. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи «Минимальная стоимость соединения всех точек». ---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.

2Competitive programming

3Technical assessments

3. Visual Intuition

Visualizing the logic flow for Reconstruct Itinerary.

4. Prerequisites

Python variablesAdvanced Graphs fundamentals

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

Read the problem statement for Reconstruct Itinerary 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

You are given a list of airline tickets where tickets[i] = [from_i, to_i] represent the departure and the arrival airports of one flight. Reconstruct the itinerary in order and return it.

All of the tickets belong to a man who departs from 'JFK'. Thus, the itinerary must begin with 'JFK'.

If there are multiple valid itineraries, you should return the itinerary that has the smallest lexical order when read as a single string. For example, the itinerary ['JFK', 'LGA'] has a smaller lexical order than ['JFK', 'LGB'].

You may assume all tickets form at least one valid itinerary. You must use all the tickets once and only once.

Write a function findItinerary(tickets: List[List[str]]) -> List[str].

Ограничения

•1 <= len(tickets) <= 300
•tickets[i].length == 2
•from_i.length == 3
•to_i.length == 3
•from_i and to_i consist of uppercase English letters

Примеры

Example 1

Input

tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]

Output

["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]

Explanation

The only valid itinerary is JFK -> MUC -> LHR -> SFO -> SJC.

Example 2

Input

tickets = [["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]

Output

["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]

Explanation

Another possible reconstruction is JFK -> SFO -> ATL -> JFK -> ATL -> SFO, but it is larger lexically.

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(n)•Space: O(n)

Почему время: Optimized paths reduce total operations.

Почему космос: May trade memory for speed.

Оптимизированный код Python для решения

Попробуйте в компиляторе

import collections
def find_itinerary_opt(tickets):
    adj = collections.defaultdict(list)
    for src, dst in sorted(tickets, reverse=True): adj[src].append(dst)
    res = []
    def dfs(src):
        while adj[src]:
            dfs(adj[src].pop())
        res.append(src)
    dfs("JFK")
    return res[::-1]

Код грубой силы (спойлер защищен)

Попробуйте в компиляторе

def find_itinerary_brute(tickets):
    adj = collections.defaultdict(list)
    for src, dst in sorted(tickets): adj[src].append(dst)
    res = ["JFK"]
    def backtrack(curr):
        if len(res) == len(tickets) + 1: return True
        for i, next_city in enumerate(adj[curr]):
            adj[curr].pop(i); res.append(next_city)
            if backtrack(next_city): return True
            res.pop(); adj[curr].insert(i, next_city)
        return False
    backtrack("JFK")
    return res

☕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