重建行程
「重建行程」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「重建行程」問題是進階圖形部分的關鍵挑戰。
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
可視化重建行程的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀重建行程的問題陳述。
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
您將獲得一份機票列表，其中 Tickets[i] = [from_i, to_i] 代表一個航班的出發機場和到達機場。按順序重構行程並返回。
所有門票均屬於從「甘迺迪」出發的一名男子。因此，行程必須以“JFK”開頭。
如果有多個有效行程，則應傳回作為單一字串讀取時詞彙順序最小的行程。例如，行程 ['JFK', 'LGA'] 的詞彙順序比 ['JFK', 'LGB'] 更小。
您可以假設所有門票至少形成一個有效行程。所有門票必須使用一次且僅限一次。
寫一個函數 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
範例
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 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]暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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