车队
“车队”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“车队”问题是堆栈部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化车队的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读车队的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
有 n 辆汽车沿着单车道前往同一目的地。目的地距离 target 英里。
给定两个整数数组 position 和 speed，长度均为 n，其中 position[i] 是第 i 辆汽车的位置，speed[i] 是第 i 辆汽车的速度（以英里每小时为单位）。
一辆车永远无法超过它前面的另一辆车，但它可以追上它并以相同的速度并排行驶。较快的汽车将减速以匹配较慢的汽车的速度。忽略这两辆车之间的距离（假设它们位于同一位置）。
车队是一些以相同位置和相同速度行驶的非空汽车集合。一辆汽车也是一个车队。
返回将到达目的地的车队数量。
编写一个函数 carFleet(target: int, position: List[int], speed: List[int]) -> int。
- •n == len(position) == len(speed)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 < target <= 10^6
- •0 <= position[i] < target
- •0 < speed[i] <= 10^6
- •All positions are unique
示例
target = 12, position = [10, 8, 0, 5, 3], speed = [2, 4, 1, 1, 3]
3
Cars at positions 10 and 8: car at 8 catches car at 10 (both arrive at time 1), forming 1 fleet. Car at 0: arrives at time 12. Car at 5: arrives at time 7. Car at 3: arrives at time 3, catches car at 5 at time 7, but car at 5 arrives at 7 too. Cars at 3 and 5 form a fleet. Total: 3 fleets.
target = 10, position = [3], speed = [3]
1
Only one car, so one fleet.
target = 100, position = [0, 2, 4], speed = [4, 2, 1]
1
All cars eventually form a single fleet.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def car_fleet_opt(target, position, speed):
pair = [[p, s] for p, s in zip(position, speed)]
stack = []
for p, s in sorted(pair)[::-1]:
stack.append((target - p) / s)
if len(stack) >= 2 and stack[-1] <= stack[-2]:
stack.pop()
return len(stack)暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def car_fleet_brute(target, position, speed):
cars = sorted(zip(position, speed), reverse=True)
times = [(target - p) / s for p, s in cars]
fleets = 0
curr_max_time = 0
for t in times:
if t > curr_max_time:
fleets += 1
curr_max_time = t
return fleetsAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Stack data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推荐的 Python 资源
通过相关的交互式教程、备忘单和代码比较来扩展您的知识。
Python 循环：For 和 While 循环解释
了解如何使用 Python 循环来迭代数据。通过交互式示例掌握 for 循环、while 循环、break、continue 和循环最佳实践。
如何在 Python 中对列表进行排序（升序和降序）
了解如何在 Python 中使用 sort() 方法和sorted() 函数对列表进行排序。发现自定义键排序和逆序示例。
Python 字符串方法备忘单
Python 字符串操作的完整参考指南。掌握格式化、搜索、拆分、替换和检查字符串属性。
Python 与 JavaScript：哪种编程语言最好？
Python 和 JavaScript 的全面比较。探索语法差异、性能、用例（后端与前端）和编码示例。