顺手牌
“直手牌”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“顺手牌”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
可视化直手牌的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读直手牌的问题陈述。
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
Alice 有一定数量的卡片，她想将卡片重新排列成组，以便每个组的大小为 groupSize，并由 groupSize 连续的卡片组成。给定一个整数数组 hand，其中 hand[i] 是第 i 张卡片上写的值和一个整数 groupSize，如果她可以重新排列卡片，则返回 True，否则返回 False。
编写一个函数 isNStraightHand(hand: List[int], groupSize: int) -> bool。
- •1 <= len(hand) <= 10^4
- •0 <= hand[i] <= 10^9
- •1 <= groupSize <= len(hand)
示例
hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3
True
[1,2,3], [2,3,4], [6,7,8] are consecutive groups of 3.
hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4
False
Cannot rearrange cards into consecutive groups of 4.
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
import heapq, collections
def is_n_straight_hand_opt(hand, groupSize):
if len(hand) % groupSize: return False
count = collections.Counter(hand)
minH = list(count.keys()); heapq.heapify(minH)
while minH:
first = minH[0]
for i in range(first, first + groupSize):
if i not in count: return False
count[i] -= 1
if count[i] == 0:
if i != minH[0]: return False
heapq.heappop(minH)
return True暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def is_n_straight_hand_brute(hand, groupSize):
if len(hand) % groupSize: return False
hand.sort()
while hand:
first = hand.pop(0)
for i in range(1, groupSize):
if (first + i) not in hand: return False
hand.remove(first + i)
return TrueAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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