时间：2021-08-23 python教程 查看: 2225
这是 LeetCode 上的 1743. 从相邻元素对还原数组 ，难度为 中等。
Tag : 「哈希表」、「双指针」、「模拟」
存在一个由 n 个不同元素组成的整数数组 nums ，但你已经记不清具体内容。好在你还记得 nums 中的每一对相邻元素。
给你一个二维整数数组 adjacentPairs ，大小为 n - 1 ，其中每个 adjacentPairs[i] = [ui, vi] 表示元素 ui 和 vi 在 nums 中相邻。
题目数据保证所有由元素 nums[i] 和 nums[i+1] 组成的相邻元素对都存在于 adjacentPairs 中，存在形式可能是 [nums[i], nums[i+1]] ，也可能是 [nums[i+1], nums[i]] 。这些相邻元素对可以 按任意顺序 出现。
返回 原始数组 nums 。如果存在多种解答，返回 其中任意一个 即可。
输入：adjacentPairs = [[2,1],[3,4],[3,2]]
输出：[1,2,3,4]
解释：数组的所有相邻元素对都在 adjacentPairs 中。
特别要注意的是，adjacentPairs[i] 只表示两个元素相邻，并不保证其 左-右 顺序。
输入：adjacentPairs = [[4,-2],[1,4],[-3,1]]
输出：[-2,4,1,-3]
解释：数组中可能存在负数。
另一种解答是 [-3,1,4,-2] ，也会被视作正确答案。
输入：adjacentPairs = [[100000,-100000]]
输出：[100000,-100000]
提示：
根据题意，由于所有的相邻关系都会出现在 numsnumsnums 中，假设其中一个合法数组为 ansansans，长度为 nnn。
那么显然 ans[0]ans[0]ans[0] 和 ans[n−1]ans[n - 1]ans[n−1] 在 numsnumsnums 中只存在一对相邻关系，而其他 ans[i]ans[i]ans[i] 则存在两对相邻关系。
因此我们可以使用「哈希表」对 numsnumsnums 中出现的数值进行计数，找到“出现一次”的数值作为 ansansans 数值的首位，然后根据给定的相邻关系进行「单向构造」，为了方便找到某个数其相邻的数是哪些，我们还需要再开一个「哈希表」记录相邻关系。
Java 代码：
class Solution {
public int[] restoreArray(int[][] aps) {
int m = aps.length, n = m + 1;
Map<Integer, Integer> cnts = new HashMap<>();
Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
for (int[] ap : aps) {
int a = ap[0], b = ap[1];
cnts.put(a, cnts.getOrDefault(a, 0) + 1);
cnts.put(b, cnts.getOrDefault(b, 0) + 1);
List<Integer> alist = map.getOrDefault(a, new ArrayList<>());
alist.add(b);
map.put(a, alist);
List<Integer> blist = map.getOrDefault(b, new ArrayList<>());
blist.add(a);
map.put(b, blist);
}
int start = -1;
for (int i : cnts.keySet()) {
if (cnts.get(i) == 1) {
start = i;
break;
}
}
int[] ans = new int[n];
ans[0] = start;
ans[1] = map.get(start).get(0);
for (int i = 2; i < n; i++) {
int x = ans[i - 1];
List<Integer> list = map.get(x);
for (int j : list) {
if (j != ans[i - 2]) ans[i] = j;
}
}
return ans;
}
}Python 3 代码：
class Solution:
def restoreArray(self, adjacentPairs: List[List[int]]) -> List[int]:
m = n = len(adjacentPairs)
n += 1
cnts = defaultdict(int)
hashmap = defaultdict(list)
for a, b in adjacentPairs:
cnts[a] += 1
cnts[b] += 1
hashmap[a].append(b)
hashmap[b].append(a)
start = -1
for i, v in cnts.items():
if v == 1:
start = i
break
ans = [0] * n
ans[0] = start
ans[1] = hashmap[start][0]
for i in range(2, n):
x = ans[i - 1]
for j in hashmap[x]:
if j != ans[i - 2]:
ans[i] = j
return ans在解法一中，我们通过「哈希表」计数得到 ansansans 首位的原始作为起点，进行「单向构造」。
那么是否存在使用任意数值作为起点进行的双向构造呢？
答案是显然的，我们可以利用 ansansans 的长度为 2<=n<=1052 <= n <= 10^52<=n<=105，构造一个长度 10610^6106 的数组 qqq（这里可以使用 static 进行加速，让多个测试用例共享一个大数组）。
这里 qqq 数组不一定要开成 1e61e61e6 大小，只要我们 qqq 大小大于 ansansans 的两倍，就不会存在越界问题。
从 qqq 数组的 中间位置 开始，先随便将其中一个元素添加到中间位置，使用「双指针」分别往「两边拓展」（l 和 r 分别指向左右待插入的位置）。
当 l 指针和 r 指针直接已经有 nnn 个数值，说明整个 ansansans 构造完成，我们将 [l+1,r−1][l + 1, r - 1][l+1,r−1] 范围内的数值输出作为答案即可。
Java 代码：
class Solution {
static int N = (int)1e6+10;
static int[] q = new int[N];
public int[] restoreArray(int[][] aps) {
int m = aps.length, n = m + 1;
Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
for (int[] ap : aps) {
int a = ap[0], b = ap[1];
List<Integer> alist = map.getOrDefault(a, new ArrayList<>());
alist.add(b);
map.put(a, alist);
List<Integer> blist = map.getOrDefault(b, new ArrayList<>());
blist.add(a);
map.put(b, blist);
}
int l = N / 2, r = l + 1;
int std = aps[0][0];
List<Integer> list = map.get(std);
q[l--] = std;
q[r++] = list.get(0);
if (list.size() > 1) q[l--] = list.get(1);
while ((r - 1) - (l + 1) + 1 < n) {
List<Integer> alist = map.get(q[l + 1]);
int j = l;
for (int i : alist) {
if (i != q[l + 2]) q[j--] = i;
}
l = j;
List<Integer> blist = map.get(q[r - 1]);
j = r;
for (int i : blist) {
if (i != q[r - 2]) q[j++] = i;
}
r = j;
}
int[] ans = new int[n];
for (int i = l + 1, idx = 0; idx < n; i++, idx++) {
ans[idx] = q[i];
}
return ans;
}
}Python 3 代码：
class Solution:
N = 10 ** 6 + 10
q = [0] * N
def restoreArray(self, adjacentPairs: List[List[int]]) -> List[int]:
m = len(adjacentPairs)
n = m + 1
hashmap = defaultdict(list)
for a, b in adjacentPairs:
hashmap[a].append(b)
hashmap[b].append(a)
l = self.N // 2
r = l + 1
std = adjacentPairs[0][0]
lt = hashmap[std]
self.q[l] = std
l -= 1
self.q[r] = lt[0]
r += 1
if len(lt) > 1:
self.q[l] = lt[1]
l -= 1
while (r-1)-(l+1)+1<n:
alt = hashmap[self.q[l+1]]
j = l
for i in alt:
if i != self.q[l+2]:
self.q[j] = i
j -= 1
l = j
blt = hashmap[self.q[r-1]]
j = r
for i in blt:
if i != self.q[r - 2]:
self.q[j] = i
j += 1
r = j
ans = [0] * n
for idx in range(n):
ans[idx] = self.q[idx+l+1]
return ans时间复杂度：O(n)O(n)O(n)
空间复杂度：O(n)O(n)O(n)
到此这篇关于Python 根据相邻关系还原数组的两种方式(单向构造和双向构造)的文章就介绍到这了,更多相关Python 相邻还原数组内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！