加油站
“加油站”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“加油站”问题是贪婪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
可视化加油站的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读加油站的问题陈述。
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
一条环形路线上有n个加油站，第i个加油站的加油量为gas[i]。您有一辆油箱无限的汽车，从第 i 个车站到下一个 (i + 1) 个车站需要花费 cost[i] 的汽油。您在一个加油站带着空油箱开始旅程。如果您可以顺时针方向绕一圈，则返回起始加油站的索引，否则返回-1。如果存在解，则保证它是唯一的。
编写一个函数 canCompleteCircuit(gas: List[int], cost: List[int]) -> int。
- •n == len(gas) == len(cost)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 <= gas[i], cost[i] <= 10^4
示例
gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
3
Start at station 3. tank = 4. Go to 4: cost 1, tank = 4-1+5 = 8. Go to 0: cost 2, tank = 8-2+1=7. Go to 1: cost 3, tank = 7-3+2=6. Go to 2: cost 4, tank = 6-4+3=5. Go to 3: cost 5, tank = 5-5=0. We reached back to station 3.
gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
-1
No station can complete the circuit.
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 can_complete_circuit_opt(gas, cost):
if sum(gas) < sum(cost): return -1
total, start = 0, 0
for i in range(len(gas)):
total += gas[i] - cost[i]
if total < 0: total = 0; start = i + 1
return start暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def can_complete_circuit_brute(gas, cost):
n = len(gas)
for i in range(n):
total = 0; can = True
for j in range(n):
idx = (i + j) % n
total += gas[idx] - cost[idx]
if total < 0: can = False; break
if can: return i
return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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