Khoảng thời gian tối thiểu để bao gồm mỗi truy vấn
Hướng dẫn chi tiết và cách triển khai Python cho bài toán 'Khoảng thời gian tối thiểu để bao gồm mỗi truy vấn'.
1. Tìm hiểu
Vấn đề 'Khoảng thời gian tối thiểu để bao gồm mỗi truy vấn' là một thách thức chính trong phần Khoảng thời gian.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp độ dễ trong Python.
Chúng tôi ưu tiên độ chính xác về mặt kỹ thuật và khả năng đọc mã trong các giải pháp được cung cấp của chúng tôi.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Trực quan hóa luồng logic cho Khoảng thời gian tối thiểu để bao gồm mỗi truy vấn.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Đọc kỹ báo cáo vấn đề về Khoảng thời gian tối thiểu để bao gồm từng truy vấn.
2. Formulate brute force
Soạn thảo một giải pháp lặp lại đơn giản.
3. Identify inefficiency
Tìm các phép tính dư thừa.
4. Optimize search path
Sử dụng hàm băm hoặc sắp xếp để tăng tốc quá trình.
5. Final Implementation
Làm sạch mã cho tiêu chuẩn sản xuất.
Tuyên bố vấn đề
Bạn được cung cấp một khoảng mảng số nguyên 2D, trong đó các khoảng [i] = [left_i, right_i] mô tả khoảng thứ i bắt đầu từ left_i và kết thúc ở right_i (đã bao gồm). Kích thước của một khoảng được xác định là right_i - left_i + 1. Bạn cũng được cung cấp một truy vấn mảng số nguyên. Câu trả lời cho truy vấn thứ j là kích thước của khoảng i nhỏ nhất sao cho left_i <= query[j] <= right_i. Nếu không tồn tại khoảng như vậy thì câu trả lời là -1.
Trả về một mảng chứa câu trả lời cho các truy vấn.
Viết hàm minInterval(intervals: List[List[int]], queries: List[int]) -> List[int].
- •1 <= len(intervals) <= 10^5
- •1 <= len(queries) <= 10^5
- •intervals[i].length == 2
- •1 <= left_i <= right_i <= 10^7
- •1 <= queries[j] <= 10^7
Ví dụ
intervals = [[1,4],[2,4],[3,6],[4,4]], queries = [2,3,4,5]
[3,3,1,4]
Smallest interval containing 2 is [2,4] (size 3). For 3 is [2,4] (size 3). For 4 is [4,4] (size 1). For 5 is [3,6] (size 4).
intervals = [[2,3],[2,5],[1,8],[20,25]], queries = [2,19,5,22]
[2,-1,4,6]
For 2: [2,3] (size 2). For 19: none (-1). For 5: [2,5] (size 4). For 22: [20,25] (size 6).
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Cấu trúc đầu vào trống
- Đầu vào phần tử đơn
- Giới hạn số lớn
Sẵn sàng để giải quyết?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Thông tin chi tiết và biến thể của cuộc phỏng vấn
Phân tích độ phức tạp
Tại sao thời gian: Directly evaluates all possibilities.
Tại sao không gian: Uses standard local memory.
Tại sao thời gian: Optimized paths reduce total operations.
Tại sao không gian: May trade memory for speed.
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
import heapq
def min_interval_opt(intervals, queries):
intervals.sort()
minHeap = []; res, i = {}, 0
for q in sorted(queries):
while i < len(intervals) and intervals[i][0] <= q:
l, r = intervals[i]
heapq.heappush(minHeap, (r - l + 1, r))
i += 1
while minHeap and minHeap[0][1] < q: heapq.heappop(minHeap)
res[q] = minHeap[0][0] if minHeap else -1
return [res[q] for q in queries]Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
def min_interval_brute(intervals, queries):
res = []
for q in queries:
min_len = float("inf")
for i in intervals:
if i[0] <= q <= i[1]:
min_len = min(min_len, i[1] - i[0] + 1)
res.append(min_len if min_len != float("inf") else -1)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Intervals data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Các thuộc tính của bài toán Khoảng chuẩn được áp dụng.
Câu hỏi liên quan
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Trình tạo Python
Tìm hiểu cách sử dụng trình tạo Python và câu lệnh lợi nhuận để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ với mức sử dụng bộ nhớ tối thiểu. Biểu thức của trình tạo chính.
Cách chuyển đổi chuỗi thành int trong Python
Tìm hiểu cách chuyển đổi một chuỗi thành số nguyên trong Python bằng hàm int(). Xử lý lỗi một cách an toàn và chuyển đổi số từ nhị phân, bát phân hoặc thập lục phân.
Bảng tính toán tử Python
Nắm vững các toán tử số học, so sánh, logic, bitwise, gán và nhận dạng trong Python.
Mẫu thiết kế trang trí Python và mẫu thiết kế trang trí: Sự khác biệt chính
So sánh các trình trang trí Python và mẫu thiết kế trang trí cổ điển. Hiểu sự khác biệt giữa gói hàm thời gian định nghĩa và thành phần đối tượng động thời gian chạy với mã có thể chạy được.