Redundant Connection
Detailed guide and Python implementation for the 'Redundant Connection' problem.
1. Узнать
The 'Redundant Connection' 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 Redundant Connection.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Redundant Connection 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
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--- Словесная лестница ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Словная лестница». ---ПИСЕП--- Последовательность преобразования слова BeginWord в слово EndWord с использованием словаря wordList — это последовательность слов BeginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk такая, что: - Каждая соседняя пара слов отличается одной буквой. - Каждый si для 1 <= i <= k находится в списке слов. Обратите внимание, что BeginWord не обязательно должен находиться в списке слов. - ск == конечное слово. Учитывая два слова, BeginWord и EndWord, и словарь WordList, возвращает количество слов в кратчайшей последовательности преобразования от BeginWord до EndWord или 0, если такой последовательности не существует. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Графики ---ПИСЕП--- Проблема «Словная лестница» — ключевая задача 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 Word Ladder. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для Word Ladder. ---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--- K-й самый большой элемент в потоке ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «K-й самый большой элемент в потоке». ---ПИСЕП--- Разработайте класс для поиска k-го по величине элемента в потоке. Обратите внимание, что это k-й по величине элемент в отсортированном порядке, а не k-й отдельный элемент. Реализуйте класс KthLargest: - KthLargest(k: int, nums: List[int]) Инициализирует объект целым числом k и потоком целых чисел nums. - add(val: int) -> int Добавляет целое число val к потоку и возвращает элемент, представляющий k-й по величине элемент. Входные данные — это список операций и аргументов. Реализуйте функцию __PYCODE_0__, которая возвращает список результатов (None для конструктора, int для добавления). ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Куча/очередь приоритетов ---ПИСЕП--- Проблема «K-й наибольший элемент в потоке» является ключевой проблемой 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.
Постановка задачи
In this problem, a tree is an undirected graph that is connected and has no cycles.
You are given a graph that started as a tree with n nodes labeled from 1 to n, with one additional edge added. The added edge has two different vertices chosen from 1 to n, and was not an edge that already existed. The graph is represented as an array edges of length n where edges[i] = [ai, bi] indicates that there is an undirected edge between nodes ai and bi.
Return an edge that can be removed so that the resulting graph is a tree of n nodes. If there are multiple answers, return the answer that occurs last in the input.
Write a function findRedundantConnection(edges: List[List[int]]) -> List[int].
- •n == len(edges)
- •3 <= n <= 1000
- •edges[i].length == 2
- •1 <= ai < bi <= n
- •ai != bi
Примеры
edges = [[1,2],[1,3],[2,3]]
[2,3]
Removing edge [2,3] breaks the cycle 1-2-3-1, leaving a valid tree 1-2 and 1-3.
edges = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,4],[1,5]]
[1,4]
The cycle is 1-2-3-4-1. The last edge in the input that is part of this cycle is [1,4].
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 find_redundant_connection_opt(edges):
par = [i for i in range(len(edges) + 1)]
rank = [1] * (len(edges) + 1)
def find(n):
p = par[n]
while p != par[p]:
par[p] = par[par[p]]
p = par[p]
return p
def union(n1, n2):
p1, p2 = find(n1), find(n2)
if p1 == p2: return False
if rank[p1] > rank[p2]:
par[p2] = p1
rank[p1] += rank[p2]
else:
par[p1] = p2
rank[p2] += rank[p1]
return True
for n1, n2 in edges:
if not union(n1, n2): return [n1, n2]Код грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
def find_redundant_connection_brute(edges):
adj = collections.defaultdict(list)
def dfs(u, v, visit):
if u == v: return True
visit.add(u)
for neighbor in adj[u]:
if neighbor not in visit:
if dfs(neighbor, v, visit): return True
return False
for u, v in edges:
if u in adj and v in adj and dfs(u, v, set()): return [u, v]
adj[u].append(v); adj[v].append(u)Algorithm 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 строковым методам Python
Полное справочное руководство по манипулированию строками в Python. Мастер форматирования, поиска, разделения, замены и проверки свойств строк.
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.