前半部升序排列，後半部降序排列
「前半部升序和後半部降序排序」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「對前半部升序和後半部降序排序」問題是陣列部分的關鍵挑戰。
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
可視化前半部升序排序和後半部降序排序的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀前半部升序排序和後半部降序排序的問題陳述。
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
寫一個函數 sort_half(arr) ，它接受一個整數列表並傳回一個新列表，其中前半部按升序排序，後半部按降序排序。如果陣列長度為奇數，則中間元素屬於前半部。例如，對於長度 5，前 3 個元素按升序排序，後 2 個元素按降序排序。
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i] <= 10^9
範例
arr = [5, 2, 8, 1, 4, 7]
[1, 2, 5, 8, 7, 4]
First half [5,2,8] sorted ascending: [1,2,5]. Second half [1,4,7] sorted descending: [8,7,4]. Wait — we split the original array: first 3 elements [5,2,8] sort ascending -> [2,5,8], last 3 [1,4,7] sort descending -> [7,4,1]. Result: [2,5,8,7,4,1].
arr = [3, 1, 2, 5, 4]
[1, 2, 3, 5, 4]
First half (3 elements) [3,1,2] sorted ascending: [1,2,3]. Second half (2 elements) [5,4] sorted descending: [5,4]. Result: [1,2,3,5,4].
arr = [9, 3, 6, 1]
[3, 9, 6, 1]
First half [9,3] ascending: [3,9]. Second half [6,1] descending: [6,1]. Result: [3,9,6,1].
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？
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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 sort_half_opt(arr):
n = len(arr)
arr.sort()
# Ascending first half, descending second half
res = arr[:n//2]
for i in range(n - 1, n//2 - 1, -1):
res.append(arr[i])
return res暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def sort_half_brute(arr):
n = len(arr)
arr.sort()
first_half = arr[:n//2]
second_half = arr[n//2:][::-1]
return first_half + second_halfAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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