冗餘連接
「冗餘連線」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「冗餘連線」問題是圖表部分的關鍵挑戰。
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
可視化冗餘連接的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀冗餘連接的問題陳述。
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
在這個問題中，樹是一個連通且沒有環的無向圖。
給定一個圖，該圖最初是一棵樹，其中有 n 個節點，標記為從 1 到 n，並添加了一條附加邊。新增的邊具有從 1 到 n 中選擇的兩個不同頂點，並且不是已存在的邊。此圖表示為長度為n的陣列邊，其中edges[i] = [ai, bi]表示節點ai和bi之間存在無向邊。
傳回一條可以刪除的邊，以便產生的圖是一個包含 n 個節點的樹。如果有多個答案，則傳回輸入中最後出現的答案。
寫一個函數 findRedundantConnection(edges: List[List[int]]) -> List[int]。
- •n == len(edges)
- •3 <= n <= 1000
- •edges[i].length == 2
- •1 <= ai < bi <= n
- •ai != bi
範例
edges = [[1,2],[1,3],[2,3]]
[2,3]
Removing edge [2,3] breaks the cycle 1-2-3-1, leaving a valid tree 1-2 and 1-3.
edges = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,4],[1,5]]
[1,4]
The cycle is 1-2-3-4-1. The last edge in the input that is part of this cycle is [1,4].
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
def find_redundant_connection_opt(edges):
par = [i for i in range(len(edges) + 1)]
rank = [1] * (len(edges) + 1)
def find(n):
p = par[n]
while p != par[p]:
par[p] = par[par[p]]
p = par[p]
return p
def union(n1, n2):
p1, p2 = find(n1), find(n2)
if p1 == p2: return False
if rank[p1] > rank[p2]:
par[p2] = p1
rank[p1] += rank[p2]
else:
par[p1] = p2
rank[p2] += rank[p1]
return True
for n1, n2 in edges:
if not union(n1, n2): return [n1, n2]暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def find_redundant_connection_brute(edges):
adj = collections.defaultdict(list)
def dfs(u, v, visit):
if u == v: return True
visit.add(u)
for neighbor in adj[u]:
if neighbor not in visit:
if dfs(neighbor, v, visit): return True
return False
for u, v in edges:
if u in adj and v in adj and dfs(u, v, set()): return [u, v]
adj[u].append(v); adj[v].append(u)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs 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!
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