太平洋大西洋水流
“太平洋大西洋水流”问题的详细指南和 Python 实施。
1. 学习
“太平洋大西洋水流”问题是图表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
可视化太平洋大西洋水流的逻辑流。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读太平洋大西洋水流的问题陈述。
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
有一个 m x n 矩形岛屿,与太平洋和大西洋接壤。太平洋接触该岛的左侧和顶部边缘,大西洋接触该岛的右侧和底部边缘。
该岛被划分为方形网格。给定一个 m x n 整数矩阵高度,其中 heights[r][c] 表示坐标 (r, c) 处单元格的海拔高度。
如果相邻单元格的高度小于或等于当前单元格的高度,则雨水可以直接流向北、南、东、西的相邻单元格。水可以从与海洋相邻的任何细胞流入该海洋。
返回网格坐标结果的二维列表,其中 result[i] = [ri, ci] 表示雨水可以从单元格 (ri, ci) 流向太平洋和大西洋。
编写一个函数 pacificAtlantic(heights: List[List[int]]) -> List[List[int]]。
- •m == len(heights)
- •n == len(heights[0])
- •1 <= m, n <= 200
- •0 <= heights[i][j] <= 10^5
示例
heights = [[1,2,2,3,5],[3,2,3,4,4],[2,4,5,3,1],[6,7,1,4,5],[5,1,1,2,4]]
[[0,4],[1,3],[1,4],[2,2],[3,0],[3,1],[4,0]]
These coordinates can flow to both Pacific (via top/left) and Atlantic (via bottom/right) oceans.
heights = [[1]]
[[0,0]]
The single cell borders both oceans directly.
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 pacific_atlantic_opt(heights):
ROWS, COLS = len(heights), len(heights[0])
pac, atl = set(), set()
def dfs(r, c, visit, prevHeight):
if ((r, c) in visit or r < 0 or c < 0 or r == ROWS or c == COLS or heights[r][c] < prevHeight):
return
visit.add((r, c))
dfs(r + 1, c, visit, heights[r][c])
dfs(r - 1, c, visit, heights[r][c])
dfs(r, c + 1, visit, heights[r][c])
dfs(r, c - 1, visit, heights[r][c])
for c in range(COLS):
dfs(0, c, pac, heights[0][c])
dfs(ROWS - 1, c, atl, heights[ROWS - 1][c])
for r in range(ROWS):
dfs(r, 0, pac, heights[r][0])
dfs(r, COLS - 1, atl, heights[r][COLS - 1])
res = []
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if (r, c) in pac and (r, c) in atl:
res.append([r, c])
return res暴力破解代码(剧透保护)
暴力破解代码(剧透保护)
def pacific_atlantic_brute(heights):
res = []
ROWS, COLS = len(heights), len(heights[0])
def can_reach(r, c, target_set):
visited = set()
q = [(r, c)]
visited.add((r, c))
while q:
curr_r, curr_c = q.pop(0)
if (curr_r, curr_c) in target_set: return True
for dr, dc in [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]:
nr, nc = curr_r + dr, curr_c + dc
if 0 <= nr < ROWS and 0 <= nc < COLS and (nr, nc) not in visited and heights[nr][nc] <= heights[curr_r][curr_c]:
visited.add((nr, nc))
q.append((nr, nc))
return False
pac_border = set([(0, c) for c in range(COLS)] + [(r, 0) for r in range(ROWS)])
atl_border = set([(ROWS-1, c) for c in range(COLS)] + [(r, COLS-1) for r in range(ROWS)])
for r in range(ROWS):
for c in range(COLS):
if can_reach(r, c, pac_border) and can_reach(r, c, atl_border):
res.append([r, c])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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