【日常系列】LeetCode《20·数据结构设计》

news2024/12/23 18:29:26

数据规模->时间复杂度

<=10^4 😮(n^2)
<=10^7:o(nlogn)
<=10^8:o(n)
10^8<=:o(logn),o(1)

内容

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lc 155 【剑指 30】【top100】：最小栈
https://leetcode.cn/problems/min-stack/
提示：
-2^31 <= val <= 2^31 - 1
pop、top 和 getMin 操作总是在 非空栈 上调用
push, pop, top, and getMin最多被调用 3 * 104 次
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#方案一：两个栈（辅助栈）
class MinStack:

    def __init__(self):
        self.datastack=[]
        self.minstack=[]

    def push(self, val: int) -> None:
        self.datastack.append(val)
        #key:<=
        if not self.minstack or val<=self.minstack[-1]:
            self.minstack.append(val) 

    def pop(self) -> None:
        top=self.datastack.pop()
        #key
        if top==self.minstack[-1]:
            self.minstack.pop()

    def top(self) -> int:
        return self.datastack[-1]


    def getMin(self) -> int:
        return self.minstack[-1]

# Your MinStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MinStack()
# obj.push(val)
# obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.getMin()

#方案二：一个栈-存储节点
class Node:
    def __init__(self,val=0,minn=0):
        self.val=val
        self.min=minn

class MinStack:

    def __init__(self):
        self.datastack=[]

    def push(self, val: int) -> None:
        #key:
        newnode=Node()
        newnode.val=val
        if not self.datastack:
            newnode.min=val
        else:
            newnode.min=min(self.datastack[-1].min,val)
        #
        self.datastack.append(newnode)
        
    def pop(self) -> None:
        self.datastack.pop()


    def top(self) -> int:
        return self.datastack[-1].val
    def getMin(self) -> int:
        return self.datastack[-1].min
# Your MinStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MinStack()
# obj.push(val)
# obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.getMin()

#方案三：自定义栈-链表结构
class ListNode:
    def __init__(self,val=0,minn=0,next=None):
        self.val=val
        self.min=minn
        self.next=next

class MinStack:

    def __init__(self):
        self.dummynode=ListNode()

    def push(self, val: int) -> None:
        #key:
        newnode=ListNode()
        newnode.val=val
        if not self.dummynode.next:
            newnode.min=val
        else:
            newnode.min=min(self.dummynode.next.min,val)
        #key
        newnode.next=self.dummynode.next
        self.dummynode.next=newnode
        
    def pop(self) -> None:
        firstnode=self.dummynode.next
        if firstnode:
	        self.dummynode.next=firstnode.next
	        firstnode.next=None

    def top(self) -> int:
        return self.dummynode.next.val
        
    def getMin(self) -> int:
        return self.dummynode.next.min
       
# Your MinStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MinStack()
# obj.push(val)
# obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.getMin()

lc 225 ：用队列实现栈
https://leetcode.cn/problems/implement-stack-using-queues/
注意：
你只能使用队列的基本操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。
提示：
1 <= x <= 9
最多调用100 次 push、pop、top 和 empty
每次调用 pop 和 top 都保证栈不为空
进阶：
你能否仅用一个队列来实现栈。
在这里插入图片描述
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#方案一：两个队列（使用push的调用次数多）
class MyStack:

    def __init__(self):
        self.queue1=deque()
        self.queue2=deque()
        

    def push(self, x: int) -> None:
        self.queue1.append(x)

	#o(n)
    def pop(self) -> int:
        #key-key-key:while
        if self.queue1:
            while(self.queue1):
                x=self.queue1.popleft()
                if not self.queue1:
                    return x
                self.queue2.append(x)#key位置(最后无head元素)
        #
        elif self.queue2:
            while(self.queue2):
                x=self.queue2.popleft()
                if not self.queue2:
                    return x
                self.queue1.append(x)#key位置(最后无head元素)

	#o(n)
    def top(self) -> int:
        if self.queue1:
            while(self.queue1):
                x=self.queue1.popleft()
                self.queue2.append(x)#key位置(最后有head元素)
                if not self.queue1:
                    return x           
        #
        elif self.queue2:
            while(self.queue2):
                x=self.queue2.popleft()
                self.queue1.append(x)#key位置(最后有head元素)
                if not self.queue2:
                    return x
            
    def empty(self) -> bool:
        return len(self.queue1)==0 and len(self.queue2)==0

# Your MyStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MyStack()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.empty()

#方案二:两个队列（优化：适用pop与top的调用次数多）
class MyStack:

    def __init__(self):
        self.queue1=deque()
        self.queue2=deque()
        
    def push(self, x: int) -> None:
        #key-key-key:while
        self.queue2.append(x)
        while(self.queue1):
            self.queue2.append(self.queue1.popleft())
        self.queue1,self.queue2=self.queue2,self.queue1

    def pop(self) -> int:
        return self.queue1.popleft()
                
    def top(self) -> int:
        return self.queue1[0]
                      
    def empty(self) -> bool:
        return not self.queue1 and not self.queue2

# Your MyStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MyStack()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.empty()

#方案三：一个队列
class MyStack:

    def __init__(self):
        self.queue1=deque()   

    def push(self, x: int) -> None:
        #key-key-key:123->321
        size=len(self.queue1)
        self.queue1.append(x)
        for i in range(size):
            self.queue1.append(self.queue1.popleft())

    def pop(self) -> int:
        return self.queue1.popleft()
             
    def top(self) -> int:
        return self.queue1[0]    
            
    def empty(self) -> bool:
        return not self.queue1 

# Your MyStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MyStack()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.empty()

【剑指 09】： 用两个栈实现队列
https://leetcode.cn/problems/yong-liang-ge-zhan-shi-xian-dui-lie-lcof/
提示：
1 <= values <= 10000
最多会对 appendTail、deleteHead 进行 10000 次调用

#方案一：
class CQueue:

    def __init__(self):
        self.stack1=[]
        self.stack2=[]

    def appendTail(self, value: int) -> None:
        while self.stack2:
            self.stack1.append(self.stack2.pop())
        self.stack1.append(value)

    def deleteHead(self) -> int:
        while self.stack1:
            self.stack2.append(self.stack1.pop())
        if not self.stack2:
            return -1
        return self.stack2.pop()

# Your CQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = CQueue()
# obj.appendTail(value)
# param_2 = obj.deleteHead()

#方案二：优化
class CQueue:

    def __init__(self):
        self.stack1=[]
        self.stack2=[]

    def appendTail(self, value: int) -> None:
        while self.stack2:
            self.stack1.append(self.stack2.pop())
        self.stack1.append(value)

    def deleteHead(self) -> int:
        #key-key-key:stack2已经把stack1的前入元素变成前出元素
        if not self.stack2:
            while self.stack1:
                self.stack2.append(self.stack1.pop())
        #
        if not self.stack2:
            return -1
        return self.stack2.pop()

# Your CQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = CQueue()
# obj.appendTail(value)
# param_2 = obj.deleteHead()

lc 622 ：设计循环队列
提示：
-2^31 <= val <= 2^31 - 1
最多调用 insert、remove 和 getRandom 函数 2 * 105 次
在调用 getRandom 方法时，数据结构中 至少存在一个 元素。
注意：你必须实现类的所有函数，并满足每个函数的 平均 时间复杂度为 O(1)
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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class MyCircularQueue:

    def __init__(self, k: int):
        self.k=k
        self.data=[None]*(k+1)#k=2，5-None-1为满
        self.head=0
        self.tail=0#队尾元素下一位

    def enQueue(self, value: int) -> bool:
        #
        if self.isFull():return False
        #
        self.data[self.tail]=value
        self.tail=(self.tail+1)%(self.k+1)
        return True

    def deQueue(self) -> bool:
        #
        if self.isEmpty():return False
        #
        self.data[self.head]=None   #可以略去这一行
        self.head=(self.head+1)%(self.k+1)
        return True

    def Front(self) -> int:
        if self.isEmpty(): return -1
        return self.data[self.head]

    def Rear(self) -> int:
        if self.isEmpty(): return -1
        return self.data[self.tail-1]

    def isEmpty(self) -> bool:#key
        return self.head==self.tail

    def isFull(self) -> bool: #key
        return (self.tail+1)%(self.k+1)==self.head

# Your MyCircularQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyCircularQueue(k)
# param_1 = obj.enQueue(value)
# param_2 = obj.deQueue()
# param_3 = obj.Front()
# param_4 = obj.Rear()
# param_5 = obj.isEmpty()
# param_6 = obj.isFull()

lc 380【剑指 030】：O(1) 时间插入、删除和获取随机元素
https://leetcode.cn/problems/insert-delete-getrandom-o1/
提示：
-2^31 <= val <= 2^31 - 1
最多调用 insert、remove 和 getRandom 函数 2 * 105 次
在调用 getRandom 方法时，数据结构中 至少存在一个 元素。
注意：您必须实现类的函数，使每个函数的 平均 时间复杂度为 O(1) ；

class RandomizedSet:

    def __init__(self):
        self.idxmap={}
        self.data=[]

    def insert(self, val: int) -> bool:
        if val in self.idxmap:return False #self.idxmap也对
        #
        self.idxmap[val]=len(self.data)
        self.data.append(val)
        return True

    def remove(self, val: int) -> bool:
        #hashset/map:指定data/key->o(1)
        #数组：根据随机索引->o(1)
        if val not in self.idxmap:return False
        #
        idx=self.idxmap[val]
        lastnum=self.data[-1]
        self.data[idx]=lastnum
        self.data.pop()
        #
        self.idxmap[lastnum]=idx
        del self.idxmap[val]
        return True 

    def getRandom(self) -> int:
        #randint(0,9):0-9
        return self.data[random.randint(0,len(self.data)-1)]#choice(self.data)   
# Your RandomizedSet object will be instantiated and called as such:
# obj = RandomizedSet()
# param_1 = obj.insert(val)
# param_2 = obj.remove(val)
# param_3 = obj.getRandom()

lc 381 ：O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复
https://leetcode.cn/problems/insert-delete-getrandom-o1-duplicates-allowed/
提示:
-2^31 <= val <= 2^31 - 1
insert, remove 和 getRandom 最多 总共 被调用 2 * 10^5 次
当调用 getRandom 时，数据结构中 至少有一个 元素
注意：您必须实现类的函数，使每个函数的 平均 时间复杂度为 O(1) ；
生成测试用例时，只有在 RandomizedCollection 中 至少有一项 时，才会调用 getRandom
在这里插入图片描述

class RandomizedCollection:
    def __init__(self):
        self.idsmap=defaultdict(set) #for remove o(1) #list也可以
        self.data=[]

    def insert(self, val: int) -> bool:
        self.idsmap[val].add(len(self.data)) #允许重复插入
        self.data.append(val)
        return len(self.idsmap[val])==1 #但，重复插入返回False

    def remove(self, val: int) -> bool:
        if val not in self.idsmap:return False
        #
        idx=self.idsmap[val].pop()
        lastnum=self.data[-1]
        self.data[idx]=lastnum
        self.data.pop() #注意：此时k->k-1
        #key
        #idx已经被pop
        if len(self.idsmap[val])==0:
            del self.idsmap[val]
        
        if idx<len(self.data):#只有val!=lastnum，才有更新必要
            self.idsmap[lastnum].remove(len(self.data))
            self.idsmap[lastnum].add(idx)
        return True

    def getRandom(self) -> int:
        return choice(self.data)

# Your RandomizedCollection object will be instantiated and called as such:
# obj = RandomizedCollection()
# param_1 = obj.insert(val)
# param_2 = obj.remove(val)
# param_3 = obj.getRandom()

缓存机制:三种数据淘汰机制
key：数据Cache【HashMap】+存储顺序【队列/双向链表】
在这里插入图片描述
FIFO 缓存机制
FIFO Cache 代码实现

在这里插入图片描述

# class LocalCache:
#     def __init__(self):
#         self.cache = dict()

#     def get(self, key):
#         return self.cache[key]

#     def put(self, key, value):
#         self.cache[key] = value

class FIFOCache:
    def __init__(self,capacity):
    	self.queue=deque() #key:存键的顺序
    	self.cache={} #dict()
    	self.capacity=capacity
   	
	def get(self,key):
        if key in self.cache:
            return self.cache[key]
        return None
	
	def put(self,key,value):#key-put、change一个逻辑
        #存在->改值
        #不存在->判满->添加
        if key not in self.cache:
            #
            if len(self.cache)==self.capacity:
                del self.cache[self.queue.popleft()]
            #
            self.queue.append(key)
        self.cache[key]=value

lc 146【剑指 031】【top100】：LRU 缓存机制
https://leetcode.cn/problems/lru-cache/
提示：
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 10^5
最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put
注意：函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行

在这里插入图片描述
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#map+双向链表
#时间：近->久
class Node:
    def __init__(self,key=0,value=0,next=None,prev=None):
        self.key=key
        self.val=value
        self.next=next
        self.prev=prev

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
    	#key:维护时间顺序
        self.dummyhead=Node()
        self.dummytail=Node()
        self.dummyhead.next=self.dummytail
        self.dummytail.prev=self.dummyhead
        #
        self.cache={}
        self.capacity=capacity

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:return -1
        #
        node=self.cache[key]
        #key
        self.move_node_to_head(node)
        return node.val

    
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key not in self.cache:
            #判满
            if len(self.cache)==self.capacity:
                del_node=self.remove_tailnode()
                del self.cache[del_node.key] #或者self.cache.pop(node.key)
            #
            putnode=Node()
            putnode.key=key
            putnode.val=value
            self.to_head(putnode)
            self.cache[key]=putnode
        else:
        	self.cache[key].val=value
            self.move_node_to_head(self.cache[key])
                    
    def move_node_to_head(self,node):
        self.move_node(node)
        self.to_head(node)

    def move_node(self,node):
        prevnode,nextnode=node.prev,node.next
        #
        node.prev=None
        node.next=None
        prevnode.next=nextnode
        nextnode.prev=prevnode
    
    def to_head(self,node):
        node1=self.dummyhead.next
        self.dummyhead.next=node
        node.prev=self.dummyhead
        node.next=node1
        node1.prev=node

    def remove_tailnode(self):
        del_node=self.dummytail.prev
        self.move_node(del_node)
        return del_node

        
# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

lc 460 ：LFU 缓存
https://leetcode.cn/problems/lfu-cache/
提示：
0 <= capacity <= 10^4
0 <= key <= 10^5
0 <= value <= 10^9
最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put 方法
注意：函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行

在这里插入图片描述

#map+双向链表
#次数同：久->近
#cache元：key->Node(key,val,count)
#计数维护元：count->doublelinkedNode
class Node:
    def __init__(self, key=None,val =None,count =None):
        self.key = key
        self.val = val
        self.count = count
        #
        self.next = None
        self.prev = None

class DoubleLinkedNode:
    def __init__(self):
        self.dummyhead = Node()
        self.dummytail = Node()
        self.dummyhead.next = self.dummytail
        self.dummytail.prev = self.dummyhead

    def remove(self, node) -> Node:
        prevnode,nextnode=node.prev,node.next
        prevnode.next = nextnode
        nextnode.prev = prevnode
        #
        node.prev = None
        node.next = None
        return node

    #拼到表尾
    def append(self, node):
        prevnode = self.dummytail.prev
        prevnode.next=node
        node.prev=prevnode

        node.next = self.dummytail
        self.dummytail.prev = node


    def pop_first(self) -> Node:
        if self.dummyhead.next == self.dummytail:
            return None
        return self.remove(self.dummyhead.next)

    def is_empty(self) -> bool:
        return self.dummyhead.next == self.dummytail

class LFUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.used_count_to_nodes = collections.defaultdict(DoubleLinkedNode)
        self.cache = {}
        #
        self.capacity = capacity
        self.min_used_count = 0

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:return -1
        node=self.cache[key]
        ######################count的维护和cache的count更新
        count=node.count
        #node.count=count+1 #注意;如果放在这里，node的属性改变，后面remove(node)不通
        self.used_count_to_nodes[count].remove(node)  
        if self.min_used_count==count and self.used_count_to_nodes[count].is_empty():#涉及最小值的更新
            self.min_used_count+=1
        self.used_count_to_nodes[count+1].append(node)
        
        node.count=count+1 
        #
        return node.val

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if self.capacity == 0: return -1 #注意：此时，del_node(dummytail).key不存在
        
        if key not in self.cache:
            #判满          
            if len(self.cache)==self.capacity:
                del_node=self.used_count_to_nodes[self.min_used_count].pop_first()
                del self.cache[del_node.key] #key
            #       
            putnode=Node(key,value,1)
            self.cache[key]=putnode
            #
            self.used_count_to_nodes[1].append(putnode)
            self.min_used_count=1 
        else:
            node=self.cache[key]
            node.val=value
            #self.cache[key]=node
            self.get(key)#key:还差count的维护和cache的count的更新


# Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LFUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

并查集
并查集解决的问题：连接问题
并查集需要支持的两个操作：
使用数组实现并查集（数组的顺序访问的话，JVM会优化，CPU）
树形结构实现并查集 (优化：降低合并的时间复杂度)

使用数组实现并查集
在这里插入图片描述
树形结构实现并查集：
在这里插入图片描述

并查集优化
基于size(总节点数)优化1：缺点-依然可能增加层数，从而增大时间复杂度
基于rank(总层数)优化(+路径压缩)2：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

class UnionFind:
    def __init__(self, capacity):
        self.parent=[0]*capacity
        self.rank=[0]*capacity
        #初始化
        for i in range(capacity):
            self.parent[i]=i
            self.rank[i]=1

    def find(self, p):
        if p<0 or p>=len(self.parent):
            raise Exception('p out the range')
        #写法1：迭代
        while (p != self.parent[p]):
            self.parent[p]=slef.parent[slef.parent[p]]#key:路径压缩
            p=self.parent[p]
        return p

        # #写法2：递归
        # if p==self.parent[p]:return self.parent[p]
        # self.parent[p]=self.find[self.parent[p]]#key:路径压缩
        # return parent[p]

    def is_connected(self, p, q):
        return self.find[p]==self.find[q]

    #难点
    def union_element(self, p, q):
        proot,qroot=self.find[p],self.find[q]
        if proot==qroot:return
        if self.rank[proot]<self.rank[qroot]:
            self.parent[proot]=qroot
        elif self.rank[proot]>self.rank[qroot]:
            self.parent[qroot]=proot
        else:
            self.parent[proot]=qroot
            self.rank[qroot]+=1

lc 547【剑指 116】：省份数量
https://leetcode.cn/problems/number-of-provinces/
提示：
1 <= n <= 200
n == isConnected.length
n == isConnected[i].length
isConnected[i][j] 为 1 或 0
isConnected[i][i] == 1
isConnected[i][j] == isConnected[j][i]

在这里插入图片描述

class Solution:
    def findCircleNum(self, isConnected: List[List[int]]) -> int:
        rows=len(isConnected)
        cols=len(isConnected[0])
        #
        uf=UnionFind(rows)
        for i in range(rows):
            for j in range(i+1,cols): #右对角
                if isConnected[i][j]==1:
                    uf.union_element(i,j)
        #
        return  uf.getcicles()
                    

class UnionFind:
    def __init__(self, capacity):
        self.parent=[0]*capacity
        self.rank=[0]*capacity

        #初始化
        self.cycles=0
        for i in range(capacity):
            self.parent[i]=i
            self.rank[i]=1
            #key假设省份：最多的状态
            self.cycles+=1 
    
    def find(self, p):
        while p!=self.parent[p]:
            self.parent[p]=self.parent[self.parent[p]]#路径压缩
            p=self.parent[p]
        return self.parent[p]
    
    def is_connected(self, p, q):
        return slef.find(p)==self.find(q)
    
    def union_element(self, p, q):
        proot,qroot=self.find(p),self.find(q)
        if proot==qroot:return 
        if self.rank[proot]<self.rank[qroot]:
            self.parent[proot]=qroot
        elif self.rank[proot]>self.rank[qroot]:
            self.parent[qroot]=proot
        else:
            self.parent[proot]=qroot
            self.rank[qroot]+=1
        #key每合并一次代表少一个省份
        self.cycles-=1

    def getcicles(self):
        return self.cycles

lc 200【top100】：岛屿数量
https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/
提示：
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 300
grid[i][j] 的值为 ‘0’ 或 ‘1’

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        self.rows=len(grid)
        self.cols=len(grid[0])
        self.dirs=[[-1,0],[1,0],[0,1],[0,-1]]
        #
        uf=UnionFind(grid)
        for i in range(self.rows):
            for j in range(self.cols):
                #key:在‘岛屿’中统计，区别于LC547省份数量
                if grid[i][j]=='1':
                    grid[i][j]='0'
                    for d in self.dirs:
                        nexti,nextj=i+d[0],j+d[1]
                        if self.inarea(nexti,nextj) and grid[nexti][nextj]=='1':
                            uf.union_element(i*self.cols+j,nexti*self.cols+nextj)
        #
        return uf.getcicles()


    def inarea(self,row,col):
        return 0<=row<self.rows and 0<=col<self.cols


class UnionFind:
    def __init__(self, grid):
        rows=len(grid)
        cols=len(grid[0])
        self.parent=[0]*(rows*cols)
        self.rank=[0]*(rows*cols)
        #key初始化
        self.cycles=0
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                #key:在‘岛屿’中统计，区别于LC547省份数量
                if grid[i][j]=='1':
                    self.parent[i*cols+j]=i*cols+j
                    self.rank[i*cols+j]=1
                    #key假设省份：最多的状态
                    self.cycles+=1 
    
    def find(self, p):
        while p!=self.parent[p]:
            self.parent[p]=self.parent[self.parent[p]]#路径压缩
            p=self.parent[p]
        return self.parent[p]
    
    def is_connected(self, p, q):
        return slef.find(p)==self.find(q)
    
    def union_element(self, p, q):
        proot,qroot=self.find(p),self.find(q)
        if proot==qroot:return 
        if self.rank[proot]<self.rank[qroot]:
            self.parent[proot]=qroot
        elif self.rank[proot]>self.rank[qroot]:
            self.parent[qroot]=proot
        else:
            self.parent[proot]=qroot
            self.rank[qroot]+=1
        #key每合并一次代表少一个省份
        self.cycles-=1

    def getcicles(self):
        return self.cycles

lc 721 ：账户合并
https://leetcode.cn/problems/accounts-merge/
提示：
1 <= accounts.length <= 1000
2 <= accounts[i].length <= 10
1 <= accounts[i][j].length <= 30
accounts[i][0] 由英文字母组成
accounts[i][j] (for j > 0) 是有效的邮箱地址
注意：
合并账户后，按以下格式返回账户：每个账户的第一个元素是名称，其余元素是 按字符 ASCII 顺序排列 的邮箱地址。账户本身可以以 任意顺序 返回。
在这里插入图片描述

class Solution:
    def accountsMerge(self, accounts: List[List[str]]) -> List[List[str]]:
        #1)建立Map映射-index
        email_to_index,email_to_name={},{}
        index=0
        for account in accounts:
            name=account[0]
            for i in range(1,len(account)):
                if account[i] not in email_to_index:
                    email_to_index[account[i]]=index
                    index+=1
                    email_to_name[account[i]]=name
        #2)建立并查集-index
        uf=UnionFind(index)#非重复总邮件数
        for account in accounts:
            firstindex=email_to_index[account[1]]
            for i in range(2,len(account)):
                nextindex=email_to_index[account[i]]
                uf.union_element(firstindex,nextindex)
        
        #3)合并账户->index
        rootindex_to_emails=collections.defaultdict(list)
        for email,index in email_to_index.items():
            rootindex=uf.find(index)
            rootindex_to_emails[rootindex].append(email)

        #4)合并账户->name
        name_to_emails=list()
        for emails in rootindex_to_emails.values():
            name_to_emails.append([email_to_name[emails[0]]]+sorted(emails))
        
        return name_to_emails


class UnionFind:
    def __init__(self, capacity):
        self.parent = [0] * capacity
        self.rank = [0] * capacity
        for i in range(capacity):
            self.parent[i] = i
            self.rank[i] = 1

    def find(self, p):
        if p < 0 or p >= len(self.parent):
            raise Exception("p 超出了范围")
        while p != self.parent[p]:
            self.parent[p] = self.parent[self.parent[p]]
            p = self.parent[p]
        return p

    def is_connected(self, p, q):
        return self.find(p) == self.find(q)

    def union_element(self, p, q):
        p_root, q_root = self.find(p), self.find(q)
        if p_root == q_root:
            return
        if self.rank[p_root] < self.rank[q_root]:
            self.parent[p_root] = q_root
        elif self.rank[p_root] > self.rank[q_root]:
            self.parent[q_root] = p_root
        else:
            self.parent[q_root] = p_root
            self.rank[p_root] += 1

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一、基本配置以及验证 1.基础环境&#xff1a;nodejs的安装配置以及注意事项 https://blog.csdn.net/wtt234/article/details/128131999 2.vue使用vite创建文件包的过程 创建项目 npm init vitelatest 根据提示一步步选择&#xff1a; 选择vue 进入项目目录&#xff0c;安装…
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