加油站
“加油站”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「加油站」問題是貪婪部分的關鍵挑戰。
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
可視化加油站的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀加油站的問題陳述。
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
一條環形路線上有n個加油站，第i個加油站的加油量為gas[i]。您有一輛油箱無限的汽車，從第 i 個車站到下一個 (i + 1) 個車站需要花費 cost[i] 的汽油。您在一個加油站帶著空油箱開始旅程。如果您可以順時針方向繞一圈，則返回起始加油站的索引，否則返回-1。如果存在解，則保證它是唯一的。
寫一個函數 canCompleteCircuit(gas: List[int], cost: List[int]) -> int。
- •n == len(gas) == len(cost)
- •1 <= n <= 10^5
- •0 <= gas[i], cost[i] <= 10^4
範例
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 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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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