Python如何根据相邻关系还原数组

小编给大家分享一下Python如何根据相邻关系还原数组，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

题目描述

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。

示例 1：

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。

示例 2：

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。

示例 3：

输入：adjacentPairs = [[100000,-100000]]

输出：[100000,-100000]

提示：

• nums.length == n

• adjacentPairs.length == n - 1

• adjacentPairs[i].length == 2

• 2 <= n <= 10510^5105

• -10510^5105 <= nums[i], ui, vi <= 10510^5105

• 题目数据保证存在一些以 adjacentPairs 作为元素对的数组

单向构造（哈希表计数）

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

• 时间复杂度：O(n)O(n)O(n)

• 空间复杂度：O(n)O(n)O(n)

双向构造（双指针）

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)

以上是“Python如何根据相邻关系还原数组”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！