2024-01-10:用go语言,给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 pairs
其中 pairs[i] = [starti, endi]
如果 pairs 的一个重新排列
满足对每一个下标 i ( 1 <= i < pairs.length )
都有 endi-1 == starti ,
那么我们就认为这个重新排列是 pairs 的一个 合法重新排列。
请你返回 任意一个 pairs 的合法重新排列。
注意:数据保证至少存在一个 pairs 的合法重新排列。
输入:pairs = [[5,1],[4,5],[11,9],[9,4]]。
输出:[[11,9],[9,4],[4,5],[5,1]]。
来自lc的2097题,合法重新排列数对。
答案2024-01-06:
来自左程云。
灵捷3.5
大体步骤如下:
1.创建图和度数字典:遍历输入的pairs数组,通过创建一个空的图和一个空的度数字典。将pairs中的每个元素的起点和终点作为图的键,值初始化为空切片,同时将起点和终点作为度数字典的键,并将对应的值初始化为0。
2.构建图和计算度数:再次遍历pairs数组,将每个元素的起点作为图的键,在对应的值中添加终点,并将起点的度数加1。同时,将每个元素的终点作为图的键,在对应的值中添加起点,并将终点的度数减1。
3.确定起点:通过遍历度数字典,找到度数为1的点作为起点,将其保存在变量from中。
4.深度优先搜索:定义一个递归的深度优先搜索函数dfs,接收当前节点from、图和记录路径的二维切片record作为参数。在该函数中,首先获取from节点的相邻节点next,并将当前节点from添加到record中。然后遍历next中的每个节点to,调用dfs函数递归地搜索to节点,并将from和to形成的边添加到record中。
5.执行深度优先搜索:调用dfs函数,将起点from、图和空的record作为参数。
6.反转路径:根据record中的记录路径,将路径反转得到最终的合法重新排列。
7.返回结果:将反转后的路径作为结果返回。
总的时间复杂度为O(n),其中n为pairs数组的长度。构建图和计算度数的过程需要遍历两次pairs数组,时间复杂度为O(n)。深度优先搜索的时间复杂度为O(n),主要取决于图的节点数量。反转路径的过程需要遍历record数组,时间复杂度为O(n)。
总的额外空间复杂度为O(n),主要是用来存储图和路径记录的空间。
go完整代码如下:
package main
import (
"fmt"
)
func validArrangement(pairs [][]int) [][]int {
graph := make(map[int][]int)
degrees := make(map[int]int)
for _, pair := range pairs {
graph[pair[0]] = []int{}
graph[pair[1]] = []int{}
degrees[pair[0]] = 0
degrees[pair[1]] = 0
}
for _, pair := range pairs {
graph[pair[0]] = append(graph[pair[0]], pair[1])
degrees[pair[0]]++
degrees[pair[1]]--
}
from := pairs[0][0]
for cur, degree := range degrees {
if degree == 1 {
from = cur
break
}
}
record := [][]int{}
dfs(from, graph, &record)
n := len(record)
ans := make([][]int, n)
for i, j := n-1, 0; j < n; i, j = i-1, j+1 {
ans[i] = record[j]
}
return ans
}
func dfs(from int, graph map[int][]int, record *[][]int) {
next := graph[from]
for len(next) > 0 {
to := next[0]
next = next[1:]
dfs(to, graph, record)
*record = append(*record, []int{from, to})
}
}
func main() {
pairs := [][]int{{5, 1}, {4, 5}, {11, 9}, {9, 4}}
result := validArrangement(pairs)
fmt.Println(result)
}
在这里插入图片描述
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