順手牌
「直手牌」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「順手牌」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
可視化直手牌的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀直手牌的問題陳述。
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
Alice 有一定數量的卡片，她想將卡片重新排列成群組，以便每個群組的大小為 groupSize，並由 groupSize 連續的卡片組成。給定一個整數數組 hand，其中 hand[i] 是第 i 張卡片上寫的值和一個整數 groupSize，如果她可以重新排列卡片，則返回 True，否則返回 False。
寫一個函數 isNStraightHand(hand: List[int], groupSize: int) -> bool。
- •1 <= len(hand) <= 10^4
- •0 <= hand[i] <= 10^9
- •1 <= groupSize <= len(hand)
範例
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
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推薦的 Python 資源
透過相關的互動式教學、備忘單和程式碼比較來擴展您的知識。
Python 嘗試/例外與錯誤處理
防止 Python 腳本崩潰。了解 try、 except、finally 區塊以及如何正確引發自訂異常。
如何在 Python 中找到列表的長度
了解如何使用 len() 函數在 Python 中尋找清單的長度。了解 O(1) 時間複雜度和檢查計數。
Python 字串方法備忘單
Python 字串操作的完整參考指南。掌握格式化、搜尋、拆分、取代和檢查字串屬性。
Python 與 JavaScript：哪種程式語言最好？
Python 和 JavaScript 的全面比較。探索語法差異、效能、用例（後端與前端）和編碼範例。