我用一排蹦床进行编码练习,每个蹦床都有最小和最大“弹力”。我有起始蹦床和结束蹦床的索引,有了这个,我需要找到从起始蹦床到达结束蹦床所需的最小跳跃量。我尝试创建一个邻接列表,其中列出了所有可能的蹦床跳跃。这很好,直到我到达大量蹦床为止。问题是它需要 O(n^2) 时间。这就是我创建邻接列表的方式:def createAL (a, b, l):al = [list() for _ in range(l)]for i in range(l): for j in range(a[i], b[i]+1): if (i+j) <= l-1: al[i].append(i+j) if (i-j) >= 0: al[i].append(i-j)for i in range(len(al)): al[i] = list(set(al[i]))return al“a”是最小值。弹性,“b”最大弹性,“l”是两个列表的长度。如您所见,问题是我有 2 个嵌套循环。有谁知道更有效的方法吗?(最好没有循环)
1 回答
蛊毒传说
TA贡献1895条经验 获得超3个赞
假设“弹性”严格为正,您可以省略这部分:
for i in range(len(al)): al[i] = list(set(al[i]))
...因为这些列表中不可能有重复项。
(但是,如果弹性可能为 0 或负数,则首先将 中低于 1 的任何值替换为 1 a
)
的构建a
可以通过以下方式加快一点:
在实际目标索引上设置范围(因此您不需要
i+j
在每个循环中都需要),使用
min()
and剪切这些范围max()
,避免if
循环中的语句使用列表理解避免单独
append
调用
结果:
al = [ [*range(max(0, i-b[i]), i-a[i]+1), *range(i+a[i], min(l, i+b[i]+1))] for i in range(l) ]
最后,由于该邻接列表可能服务于 BFS 算法,因此您还可以认为构建邻接列表可能不是必需的,因为在BFS 期间查找相邻节点是小菜一碟a
,b
现场使用。我想知道您是否真的通过创建邻接表来节省时间。
在你的 BFS 代码中,你可能有这样的东西(i
“当前”节点在哪里):
for neighbor in al[i]:
这可以替换为:
for neighbor in (*range(max(0, i-b[i]), i-a[i]+1), *range(i+a[i], min(l, i+b[i]+1))):
我们还应该意识到,如果在远小于蹦床数量的步骤中找到目标蹦床,那么在 BFS 搜索过程中很可能没有访问到所有蹦床。在这种情况下,创建完整的邻接表就是浪费时间......
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