查找数组中的所有对称对
“查找数组中的所有对称对”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“查找数组中的所有对称对”问题是数组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
可视化查找数组中所有对称对的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读“查找数组中的所有对称对”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
编写一个函数 symmetric_pairs(arr) ，它接受对列表（2 元素列表的列表）并返回所有对称对。如果数组中存在一对 [a, b] ，则它们与另一对 [b, a] 对称。返回结果作为对的排序列表，其中对的第一个元素较小。每个对称对应该只出现一次。
- •1 <= len(arr) <= 10^4
- •Each element is a list of 2 integers
- •-10^6 <= arr[i][j] <= 10^6
示例
arr = [[1, 2], [2, 1], [3, 4], [4, 3], [5, 6]]
[[1, 2], [3, 4]]
[1,2] and [2,1] are symmetric. [3,4] and [4,3] are symmetric. [5,6] has no symmetric pair.
arr = [[1, 2], [3, 4]]
[]
No pair has its reverse in the array.
arr = [[10, 20], [20, 10]]
[[10, 20]]
[10,20] and [20,10] form a symmetric pair.
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？
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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 find_symmetric_pairs_opt(pairs):
# Use a dictionary to store the first element of each pair as key and second as value
mapping = {}
res = []
for first, second in pairs:
if second in mapping and mapping[second] == first:
res.append([second, first])
else:
mapping[first] = second
return res暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def find_symmetric_pairs_brute(pairs):
res = []
n = len(pairs)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if pairs[i][0] == pairs[j][1] and pairs[i][1] == pairs[j][0]:
res.append(pairs[i])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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