車隊
「車隊」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「車隊」問題是堆疊部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化車隊的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀車隊的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
有 n 輛汽車沿著單車道前往同一目的地。目的地距離 target 英里。
給定兩個整數陣列 position 和 speed，長度均為 n，其中 position[i] 是第 i 輛汽車的位置，speed[i] 是第 i 輛汽車的速度（以每小時汽車為單位）。
一輛車永遠無法超過它前面的另一輛車，但它可以追上它並以相同的速度並排行駛。較快的汽車將減速以匹配較慢的汽車的速度。忽略這兩輛車之間的距離（假設它們位於同一位置）。
車隊是一些以相同位置和相同速度行駛的非空汽車集合。一輛汽車也是一個車隊。
返回將到達目的地的車隊數量。
寫一個函數 carFleet(target: int, position: List[int], speed: List[int]) -> int。
- •n == len(position) == len(speed)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 < target <= 10^6
- •0 <= position[i] < target
- •0 < speed[i] <= 10^6
- •All positions are unique
範例
target = 12, position = [10, 8, 0, 5, 3], speed = [2, 4, 1, 1, 3]
3
Cars at positions 10 and 8: car at 8 catches car at 10 (both arrive at time 1), forming 1 fleet. Car at 0: arrives at time 12. Car at 5: arrives at time 7. Car at 3: arrives at time 3, catches car at 5 at time 7, but car at 5 arrives at 7 too. Cars at 3 and 5 form a fleet. Total: 3 fleets.
target = 10, position = [3], speed = [3]
1
Only one car, so one fleet.
target = 100, position = [0, 2, 4], speed = [4, 2, 1]
1
All cars eventually form a single fleet.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def car_fleet_opt(target, position, speed):
pair = [[p, s] for p, s in zip(position, speed)]
stack = []
for p, s in sorted(pair)[::-1]:
stack.append((target - p) / s)
if len(stack) >= 2 and stack[-1] <= stack[-2]:
stack.pop()
return len(stack)暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def car_fleet_brute(target, position, speed):
cars = sorted(zip(position, speed), reverse=True)
times = [(target - p) / s for p, s in cars]
fleets = 0
curr_max_time = 0
for t in times:
if t > curr_max_time:
fleets += 1
curr_max_time = t
return fleetsAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Stack data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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