重建行程
“重建行程”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“重建行程”问题是高级图形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
可视化重建行程的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读重建行程的问题陈述。
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
您将获得一份机票列表，其中 Tickets[i] = [from_i, to_i] 代表一个航班的出发机场和到达机场。按顺序重构行程并返回。
所有门票均属于从“肯尼迪”出发的一名男子。因此，行程必须以“JFK”开头。
如果有多个有效行程，则应返回作为单个字符串读取时词汇顺序最小的行程。例如，行程 ['JFK', 'LGA'] 的词汇顺序比 ['JFK', 'LGB'] 更小。
您可以假设所有门票均至少形成一个有效行程。所有门票必须使用一次且仅限一次。
编写一个函数 findItinerary(tickets: List[List[str]]) -> List[str]。
- •1 <= len(tickets) <= 300
- •tickets[i].length == 2
- •from_i.length == 3
- •to_i.length == 3
- •from_i and to_i consist of uppercase English letters
示例
tickets = [["MUC","LHR"],["JFK","MUC"],["SFO","SJC"],["LHR","SFO"]]
["JFK","MUC","LHR","SFO","SJC"]
The only valid itinerary is JFK -> MUC -> LHR -> SFO -> SJC.
tickets = [["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
Another possible reconstruction is JFK -> SFO -> ATL -> JFK -> ATL -> SFO, but it is larger lexically.
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 collections
def find_itinerary_opt(tickets):
adj = collections.defaultdict(list)
for src, dst in sorted(tickets, reverse=True): adj[src].append(dst)
res = []
def dfs(src):
while adj[src]:
dfs(adj[src].pop())
res.append(src)
dfs("JFK")
return res[::-1]暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def find_itinerary_brute(tickets):
adj = collections.defaultdict(list)
for src, dst in sorted(tickets): adj[src].append(dst)
res = ["JFK"]
def backtrack(curr):
if len(res) == len(tickets) + 1: return True
for i, next_city in enumerate(adj[curr]):
adj[curr].pop(i); res.append(next_city)
if backtrack(next_city): return True
res.pop(); adj[curr].insert(i, next_city)
return False
backtrack("JFK")
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Advanced Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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