Swim In Rising Water
Detailed guide and Python implementation for the 'Swim In Rising Water' problem.
1. Узнать
The 'Swim In Rising Water' 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 Swim In Rising Water.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Swim In Rising Water 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 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--- Чужой словарь ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Чужой словарь». ---ПИСЕП--- Появился новый инопланетный язык, использующий английский алфавит. Однако порядок букв вам неизвестен. Вам предоставляется список строк-слов из словаря чужого языка, где строки в словах сортируются лексикографически в соответствии с правилами этого нового языка. Возвращает строку уникальных букв нового инопланетного языка, отсортированную в лексикографически возрастающем порядке по правилам нового языка. Если решения нет, верните «». Если существует несколько решений, верните любое из них. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Расширенные графики ---ПИСЕП--- Проблема «Чужого словаря» — 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 логического потока для Alien Dictionary. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для Alien Dictionary. ---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--- Самые дешевые рейсы в пределах K остановок ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Самые дешевые рейсы с K остановками». ---ПИСЕП--- Имеется n городов, соединенных некоторым количеством рейсов. Вам дан массив рейсов, где полеты[i] = [from_i, to_i, цена_i] указывают на то, что существует рейс из города from_i в город to_i с себестоимостью Price_i. Вам также даны три целых числа src, dst и k, которые возвращают самую дешевую цену от src до dst с не более чем k остановками. Если такого маршрута нет, верните -1. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Расширенные графики ---ПИСЕП--- Проблема «Самые дешевые рейсы с интервалом K остановок» 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.
Постановка задачи
You are given an n x n integer matrix grid where each value grid[i][j] represents the elevation at that point (i, j). Rain starts to fall. At time t, the depth of the water everywhere is t. You can swim from a square to another 4-directionally adjacent square if and only if both elevations in the squares are at most t.
You start at the top left square (0, 0). What is the least time until you can reach the bottom right square (n-1, n-1)?
Write a function swimInWater(grid: List[List[int]]) -> int.
- •n == len(grid) == len(grid[i])
- •1 <= n <= 50
- •0 <= grid[i][j] < n^2
- •Each value grid[i][j] is unique
Примеры
grid = [[0,2],[1,3]]
3
At time 3, you are permitted to swim all the way from (0,0) to (1,1). The path is 0 -> 1 -> 3.
grid = [[0,1,2,3,4],[24,23,22,21,5],[12,13,14,15,16],[11,17,18,19,20],[10,9,8,7,6]]
16
The final path is 0-1-2-3-4-5-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6. The maximum height along this path is 16.
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 swim_in_water_opt(grid):
return swim_in_water_brute(grid)Код грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
import heapq
def swim_in_water_brute(grid):
n = len(grid)
visit = set([(0, 0)])
min_h = [[grid[0][0], 0, 0]]
while min_h:
t, r, c = heapq.heappop(min_h)
if r == n - 1 and c == n - 1: return t
for dr, dc in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:
nr, nc = r + dr, c + dc
if nr < 0 or nc < 0 or nr == n or nc == n or (nr, nc) in visit: continue
visit.add((nr, nc))
heapq.heappush(min_h, [max(t, grid[nr][nc]), nr, nc])Algorithm 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 Try/Except и обработка ошибок
Предотвратите сбой ваших скриптов Python. Узнайте, как блокировать try, кроме, наконец, и как правильно создавать пользовательские исключения.
Как перевернуть строку в Python
Узнайте, как перевернуть строку в Python с помощью нарезки, функции Reverse() и конкатенации циклов, с помощью визуальных примеров кода.
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.