A legkisebb tartomány a K rendezett listáinak elemeivel
Adott 2D egész szám tömböt adott arr [] [] rend k * n ahol minden sor van válogatott növekvő sorrendben. Az Ön feladata, hogy megtalálja a legkisebb tartományt, amely legalább egy elemet tartalmaz a K - listák. Ha egynél több ilyen tartományt találnak, adják vissza az elsőt.
Példák:
Bemenet: arr [] [] = [[4 7 9 12 15]
[0 8 10 14 20]
[6 12 16 30 50]]]
Kimenet: 6 8
Magyarázat: A legkisebb tartományt a 7. szám a második listából a második listából és a harmadik listából a 6. számból áll.Bemenet: arr [] [] = [[2 4]
[1 7]
[20 40]]
Kimenet: 4 20
Magyarázat: A [4 20] tartomány 4 7 20 -at tartalmaz, amely mindhárom tömbből elemet tartalmaz.
Tartalomjegyzék
- [Naiv megközelítés] - K mutatók használata - o (n k^2) idő és o (k) tér
- [Jobb megközelítés] Két mutató - o (n*k log (n*k)) idő és o (n*k) tér használata
- [Hatékony megközelítés] - Min HAP - O (N K log K) Idő és o (K) tér használata
[Naiv megközelítés] - K mutatók használata - o (n k^2) idő és o (k) tér
Az ötlet az, hogy a K mutatókat az egyes listákhoz a 0. indextől kezdve tartsa. Minden lépésnél vegye figyelembe a Min és Max az aktuális K elemekből, hogy egy tartományt képezzenek. -Hoz Minimalizálja a tartományt Meg kell Növelje a MIN értéket Mivel nem tudjuk csökkenteni a max (az összes mutató 0 -tól kezdődik). Tehát mozgassa a lista mutatóját, amelyben a minimum és frissítse a tartományt. Ismételje meg, amíg az egyik lista kimerül.
Lépésről lépésre történő megvalósítás:
- Hozzon létre egy mutató listáját Az egyes bemeneti listákhoz egy a 0 indextől kezdve.
- Ismételje meg a folyamatot Amíg az egyik mutató el nem éri a listájának végét.
- Minden lépésnél Válassza ki az aktuális elemeket minden mutató mutatja.
- Keresse meg a minimum és maximum Az elemek között.
- Számítsa ki a tartományt a min és a maximális értékek használata.
- Ha ez a tartomány kisebb mint az előző legjobb frissítés.
- Haladjon előre a mutatót a minimális elem lista közül.
- Állítsa le, ha bármely lista kimerül és adja vissza a legjobb tartományt.
// C++ program to find the smallest range // that includes at least one element from // each of the k sorted lists using k pointers #include #include #include using namespace std ; vector < int > findSmallestRange ( vector < vector < int >>& arr ) { int k = arr . size (); int n = arr [ 0 ]. size (); // Pointers for each of the k rows vector < int > ptr ( k 0 ); int minRange = INT_MAX ; int start = -1 end = -1 ; while ( true ) { int minVal = INT_MAX ; int maxVal = INT_MIN ; int minRow = -1 ; // Traverse all k rows to get current min and max for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { // If any list is exhausted stop the loop if ( ptr [ i ] == n ) { return { start end }; } // Track min value and its row index if ( arr [ i ][ ptr [ i ]] < minVal ) { minVal = arr [ i ][ ptr [ i ]]; minRow = i ; } // Track current max value if ( arr [ i ][ ptr [ i ]] > maxVal ) { maxVal = arr [ i ][ ptr [ i ]]; } } // Update the result range if a // smaller range is found if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; start = minVal ; end = maxVal ; } // Move the pointer of the // row with minimum value ptr [ minRow ] ++ ; } return { start end }; } int main () { vector < vector < int >> arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; vector < int > res = findSmallestRange ( arr ); cout < < res [ 0 ] < < ' ' < < res [ 1 ]; return 0 ; }
Java // Java program to find the smallest range import java.util.* ; class GfG { static ArrayList < Integer > findSmallestRange ( int [][] arr ) { int k = arr . length ; int n = arr [ 0 ] . length ; // Pointers for each of the k rows int [] ptr = new int [ k ] ; int minRange = Integer . MAX_VALUE ; int start = - 1 end = - 1 ; while ( true ) { int minVal = Integer . MAX_VALUE ; int maxVal = Integer . MIN_VALUE ; int minRow = - 1 ; // Traverse all k rows to get current min and max for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { // If any list is exhausted stop the loop if ( ptr [ i ] == n ) { ArrayList < Integer > result = new ArrayList <> (); result . add ( start ); result . add ( end ); return result ; } // Track min value and its row index if ( arr [ i ][ ptr [ i ]] < minVal ) { minVal = arr [ i ][ ptr [ i ]] ; minRow = i ; } // Track current max value if ( arr [ i ][ ptr [ i ]] > maxVal ) { maxVal = arr [ i ][ ptr [ i ]] ; } } // Update the result range if a smaller range is found if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; start = minVal ; end = maxVal ; } // Move the pointer of the row with minimum value ptr [ minRow ]++ ; } } public static void main ( String [] args ) { int [][] arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; ArrayList < Integer > res = findSmallestRange ( arr ); System . out . println ( res . get ( 0 ) + ' ' + res . get ( 1 )); } }
Python # Python program to find the smallest range def findSmallestRange ( arr ): k = len ( arr ) n = len ( arr [ 0 ]) # Pointers for each of the k rows ptr = [ 0 ] * k min_range = float ( 'inf' ) start = - 1 end = - 1 while True : min_val = float ( 'inf' ) max_val = float ( '-inf' ) min_row = - 1 # Traverse all k rows to get current min and max for i in range ( k ): # If any list is exhausted stop the loop if ptr [ i ] == n : return [ start end ] # Track min value and its row index if arr [ i ][ ptr [ i ]] < min_val : min_val = arr [ i ][ ptr [ i ]] min_row = i # Track current max value if arr [ i ][ ptr [ i ]] > max_val : max_val = arr [ i ][ ptr [ i ]] # Update the result range if a smaller range is found if max_val - min_val < min_range : min_range = max_val - min_val start = min_val end = max_val # Move the pointer of the row with minimum value ptr [ min_row ] += 1 if __name__ == '__main__' : arr = [ [ 4 7 9 12 15 ] [ 0 8 10 14 20 ] [ 6 12 16 30 50 ] ] res = findSmallestRange ( arr ) print ( res [ 0 ] res [ 1 ])
C# using System ; using System.Collections.Generic ; class GfG { static List < int > findSmallestRange ( int [] arr ) { int k = arr . GetLength ( 0 ); int n = arr . GetLength ( 1 ); // Pointers for each of the k rows int [] ptr = new int [ k ]; int minRange = int . MaxValue ; int start = - 1 end = - 1 ; while ( true ) { int minVal = int . MaxValue ; int maxVal = int . MinValue ; int minRow = - 1 ; // Traverse all k rows to get current min and max for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { // If any list is exhausted stop the loop if ( ptr [ i ] == n ) { return new List < int > { start end }; } int current = arr [ i ptr [ i ]]; if ( current < minVal ) { minVal = current ; minRow = i ; } if ( current > maxVal ) { maxVal = current ; } } // Update the result range if a smaller range is found if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; start = minVal ; end = maxVal ; } // Move the pointer of the row with minimum value ptr [ minRow ] ++ ; } } public static void Main ( string [] args ) { int [] arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; List < int > res = findSmallestRange ( arr ); Console . WriteLine ( res [ 0 ] + ' ' + res [ 1 ]); } }
JavaScript // JavaScript program to find the smallest range function findSmallestRange ( arr ) { let k = arr . length ; let n = arr [ 0 ]. length ; // Pointers for each of the k rows let ptr = new Array ( k ). fill ( 0 ); let minRange = Infinity ; let start = - 1 end = - 1 ; while ( true ) { let minVal = Infinity ; let maxVal = - Infinity ; let minRow = - 1 ; // Traverse all k rows to get current min and max for ( let i = 0 ; i < k ; i ++ ) { // If any list is exhausted stop the loop if ( ptr [ i ] === n ) { return [ start end ]; } // Track min value and its row index if ( arr [ i ][ ptr [ i ]] < minVal ) { minVal = arr [ i ][ ptr [ i ]]; minRow = i ; } // Track current max value if ( arr [ i ][ ptr [ i ]] > maxVal ) { maxVal = arr [ i ][ ptr [ i ]]; } } // Update the result range if a smaller range is found if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; start = minVal ; end = maxVal ; } // Move the pointer of the row with minimum value ptr [ minRow ] ++ ; } } const arr = [ [ 4 7 9 12 15 ] [ 0 8 10 14 20 ] [ 6 12 16 30 50 ] ]; const res = findSmallestRange ( arr ); console . log ( res [ 0 ] + ' ' + res [ 1 ]);
Kibocsátás
6 8
[Jobb megközelítés] Két mutató - o (n*k log (n*k)) idő és o (n*k) tér használata
C++Az ötlet az, hogy megtalálja a legkisebb tartományproblémát azáltal, hogy csúszó ablakproblémává alakítja az összes elem egyesítési és rendezett listáján a bemeneti listákból. Minden elemet az eredeti listaindexmel együtt tárolunk, hogy nyomon kövesse a forrását. Miután a kombinált listát két mutató szerint rendezte (
leftésright) egy ablak meghatározására használják, amely a listán mozog. Amint az ablak kibővíti, a frekvenciatérkép nyomon követi, hogy hány egyedi lista van ábrázolva. Amikor az ablak minden listából legalább egy számot tartalmaz, az algoritmus balról megpróbálja összehúzni, hogy kisebb érvényes tartományt találjon. A folyamat során a legkisebb ilyen tartományt az eredményként adják vissza.
#include using namespace std ; vector < int > findSmallestRange ( vector < vector < int >>& arr ) { int k = arr . size (); // Stores the current index for each list vector < int > pointers ( k 0 ); // Stores the current smallest range vector < int > smallestRange = { 0 INT_MAX }; while ( true ) { int currentMin = INT_MAX currentMax = INT_MIN ; int minListIndex = -1 ; // Find the minimum and maximum among current elements of all lists for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { int value = arr [ i ][ pointers [ i ]]; if ( value < currentMin ) { currentMin = value ; minListIndex = i ; } if ( value > currentMax ) { currentMax = value ; } } // Update the smallest range if this one is smaller if ( currentMax - currentMin < smallestRange [ 1 ] - smallestRange [ 0 ]) { smallestRange [ 0 ] = currentMin ; smallestRange [ 1 ] = currentMax ; } // Move the pointer in the list that had the minimum value pointers [ minListIndex ] ++ ; // If that list is exhausted break the loop if ( pointers [ minListIndex ] == arr [ minListIndex ]. size ()) break ; } return smallestRange ; } // Driver code int main () { vector < vector < int >> arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; vector < int > result = findSmallestRange ( arr ); cout < < result [ 0 ] < < ' ' < < result [ 1 ]; return 0 ; }
Java import java.util.* ; class GfG { // Function to find the smallest range public static ArrayList < Integer > findSmallestRange ( int [][] arr ) { int k = arr . length ; // Number of lists // Stores the current index for each list int [] pointers = new int [ k ] ; // Stores the current smallest range ArrayList < Integer > smallestRange = new ArrayList <> ( Arrays . asList ( 0 Integer . MAX_VALUE )); // Continue the loop until one list is exhausted while ( true ) { int currentMin = Integer . MAX_VALUE currentMax = Integer . MIN_VALUE ; int minListIndex = - 1 ; // Find the minimum and maximum among current elements of all lists for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { int value = arr [ i ][ pointers [ i ]] ; // Update the current minimum if ( value < currentMin ) { currentMin = value ; minListIndex = i ; } // Update the current maximum if ( value > currentMax ) { currentMax = value ; } } // Update the smallest range if this one is smaller if ( currentMax - currentMin < smallestRange . get ( 1 ) - smallestRange . get ( 0 )) { smallestRange . set ( 0 currentMin ); smallestRange . set ( 1 currentMax ); } // Move the pointer in the list that had the minimum value pointers [ minListIndex ]++ ; // If that list is exhausted break the loop if ( pointers [ minListIndex ] == arr [ minListIndex ] . length ) break ; } return smallestRange ; // Return the result as ArrayList } // Driver code public static void main ( String [] args ) { int [][] arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; ArrayList < Integer > result = findSmallestRange ( arr ); System . out . println ( result . get ( 0 ) + ' ' + result . get ( 1 )); } }
Python def findSmallestRange ( arr ): k = len ( arr ) # Number of lists # Stores the current index for each list pointers = [ 0 ] * k # Stores the current smallest range smallestRange = [ 0 float ( 'inf' )] # Continue the loop until one list is exhausted while True : currentMin = float ( 'inf' ) currentMax = - float ( 'inf' ) minListIndex = - 1 # Find the minimum and maximum among current elements of all lists for i in range ( k ): value = arr [ i ][ pointers [ i ]] # Update the current minimum if value < currentMin : currentMin = value minListIndex = i # Update the current maximum if value > currentMax : currentMax = value # Update the smallest range if this one is smaller if currentMax - currentMin < smallestRange [ 1 ] - smallestRange [ 0 ]: smallestRange [ 0 ] = currentMin smallestRange [ 1 ] = currentMax # Move the pointer in the list that had the minimum value pointers [ minListIndex ] += 1 # If that list is exhausted break the loop if pointers [ minListIndex ] == len ( arr [ minListIndex ]): break return smallestRange # Return the result as a list # Driver code if __name__ == '__main__' : arr = [ [ 4 7 9 12 15 ] [ 0 8 10 14 20 ] [ 6 12 16 30 50 ] ] result = findSmallestRange ( arr ) print ( result [ 0 ] result [ 1 ])
C# using System ; using System.Collections.Generic ; class GfG { // Function to find the smallest range public static List < int > findSmallestRange ( int [] arr ) { int k = arr . GetLength ( 0 ); // Number of lists (rows) // Stores the current index for each list (row) int [] pointers = new int [ k ]; // Stores the current smallest range List < int > smallestRange = new List < int > { 0 int . MaxValue }; // Continue the loop until one list is exhausted while ( true ) { int currentMin = int . MaxValue currentMax = int . MinValue ; int minListIndex = - 1 ; // Find the minimum and maximum among current elements // of all lists for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { int value = arr [ i pointers [ i ]]; // Update the current minimum if ( value < currentMin ) { currentMin = value ; minListIndex = i ; } // Update the current maximum if ( value > currentMax ) { currentMax = value ; } } // Update the smallest range if this one is smaller if ( currentMax - currentMin < smallestRange [ 1 ] - smallestRange [ 0 ]) { smallestRange [ 0 ] = currentMin ; smallestRange [ 1 ] = currentMax ; } // Move the pointer in the list that had the minimum value pointers [ minListIndex ] ++ ; // If that list is exhausted break the loop if ( pointers [ minListIndex ] == arr . GetLength ( 1 )) break ; } return smallestRange ; // Return the result as List } // Driver code public static void Main ( string [] args ) { int [] arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; List < int > result = findSmallestRange ( arr ); Console . WriteLine ( result [ 0 ] + ' ' + result [ 1 ]); } }
JavaScript function findSmallestRange ( arr ) { const k = arr . length ; // Number of lists // Stores the current index for each list let pointers = new Array ( k ). fill ( 0 ); // Stores the current smallest range let smallestRange = [ 0 Number . MAX_VALUE ]; // Continue the loop until one list is exhausted while ( true ) { let currentMin = Number . MAX_VALUE currentMax = - Number . MAX_VALUE ; let minListIndex = - 1 ; // Find the minimum and maximum among current elements of all lists for ( let i = 0 ; i < k ; i ++ ) { const value = arr [ i ][ pointers [ i ]]; // Update the current minimum if ( value < currentMin ) { currentMin = value ; minListIndex = i ; } // Update the current maximum if ( value > currentMax ) { currentMax = value ; } } // Update the smallest range if this one is smaller if ( currentMax - currentMin < smallestRange [ 1 ] - smallestRange [ 0 ]) { smallestRange [ 0 ] = currentMin ; smallestRange [ 1 ] = currentMax ; } // Move the pointer in the list that had the minimum value pointers [ minListIndex ] ++ ; // If that list is exhausted break the loop if ( pointers [ minListIndex ] === arr [ minListIndex ]. length ) break ; } return smallestRange ; // Return the result as an array } // Driver code const arr = [ [ 4 7 9 12 15 ] [ 0 8 10 14 20 ] [ 6 12 16 30 50 ] ]; const result = findSmallestRange ( arr ); console . log ( result [ 0 ] result [ 1 ]);
Kibocsátás
6 8
[Hatékony megközelítés] - Min HAP - O (N K log K) Idő és o (K) tér használata
Perces csípő Használható a minimális érték megtalálására logaritmikus időben vagy log a l lineáris idő helyett. A maximális érték megtalálásához kezdetben inicializáljuk az összes 0 index maximális értékét. A hurok maximális értékeinek többi részéhez egyszerűen összehasonlítjuk az aktuális Max értéket a következő tételrel a listából, amelyből a min tételt eltávolítják. A megközelítés többi része változatlan marad.
Lépésről lépésre történő megvalósítás:
- Perces csípő Használható a minimális érték megtalálására logaritmikus időben vagy log a l lineáris idő helyett. A maximális érték megtalálásához kezdetben inicializáljuk az összes 0 index maximális értékét. A hurok maximális értékeinek többi részéhez egyszerűen összehasonlítjuk az aktuális Max értéket a következő tételrel a listából, amelyből a min tételt eltávolítják. A megközelítés többi része változatlan marad.
Hozzon létre egy perc-halomot a K elemek tárolására az egyes tömbökből és egy változóból miniszterelnök a maximális értékre inicializálva, és tartson egy változót is maximum A maximális egész szám tárolására.
- Perces csípő Használható a minimális érték megtalálására logaritmikus időben vagy log a l lineáris idő helyett. A maximális érték megtalálásához kezdetben inicializáljuk az összes 0 index maximális értékét. A hurok maximális értékeinek többi részéhez egyszerűen összehasonlítjuk az aktuális Max értéket a következő tételrel a listából, amelyből a min tételt eltávolítják. A megközelítés többi része változatlan marad.
Kezdetben helyezze az első elemet az egyes listákból, és tárolja a maximális értéket maximum -
- Perces csípő Használható a minimális érték megtalálására logaritmikus időben vagy log a l lineáris idő helyett. A maximális érték megtalálásához kezdetben inicializáljuk az összes 0 index maximális értékét. A hurok maximális értékeinek többi részéhez egyszerűen összehasonlítjuk az aktuális Max értéket a következő tételrel a listából, amelyből a min tételt eltávolítják. A megközelítés többi része változatlan marad.
Ismételje meg a következő lépéseket, amíg legalább egy lista kimerül:
- Keresse meg a minimális értéket vagy miniszterelnök Használja a minil halom felső vagy gyökerét, amely a minimális elem.
- Most frissítse a miniszterelnök Ha az áram (max-min) kevesebb, mint miniszterelnök -
- Távolítsa el a felső vagy a gyökér elemet a prioritási sorból.
- Frissítse a MAX -ot az új elem beillesztésével, ha az új elem nagyobb, mint az előző max.
C++ Java #include
Python import java.util.* ; // Class to represent elements in the heap class Node implements Comparable < Node > { int val row col ; Node ( int val int row int col ) { this . val = val ; this . row = row ; this . col = col ; } // For min-heap based on value public int compareTo ( Node other ) { return this . val - other . val ; } } class GfG { // Function to find the smallest range static ArrayList < Integer > findSmallestRange ( int [][] arr ) { int k = arr . length ; int n = arr [ 0 ] . length ; PriorityQueue < Node > pq = new PriorityQueue <> (); int maxVal = Integer . MIN_VALUE ; // Push the first element of each list into the min-heap for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { pq . add ( new Node ( arr [ i ][ 0 ] i 0 )); maxVal = Math . max ( maxVal arr [ i ][ 0 ] ); } int minRange = Integer . MAX_VALUE minEl = - 1 maxEl = - 1 ; while ( true ) { Node curr = pq . poll (); int minVal = curr . val ; // Update range if better if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; minEl = minVal ; maxEl = maxVal ; } // If we've reached the end of a list break if ( curr . col + 1 == n ) break ; // Push next element from the same list int nextVal = arr [ curr . row ][ curr . col + 1 ] ; pq . add ( new Node ( nextVal curr . row curr . col + 1 )); maxVal = Math . max ( maxVal nextVal ); } // Return result as ArrayList ArrayList < Integer > result = new ArrayList <> (); result . add ( minEl ); result . add ( maxEl ); return result ; } // Driver code public static void main ( String [] args ) { int [][] arr = { { 4 7 9 12 15 } { 0 8 10 14 20 } { 6 12 16 30 50 } }; ArrayList < Integer > res = findSmallestRange ( arr ); System . out . println ( res . get ( 0 ) + ' ' + res . get ( 1 )); } }
C# import heapq # Function to find the smallest range def findSmallestRange ( arr ): k = len ( arr ) n = len ( arr [ 0 ]) heap = [] maxVal = float ( '-inf' ) # Push the first element of each # list into the min-heap for i in range ( k ): heapq . heappush ( heap ( arr [ i ][ 0 ] i 0 )) maxVal = max ( maxVal arr [ i ][ 0 ]) minRange = float ( 'inf' ) minEl = maxEl = - 1 while True : minVal row col = heapq . heappop ( heap ) # Update range if better if maxVal - minVal < minRange : minRange = maxVal - minVal minEl = minVal maxEl = maxVal # If we've reached the end of a list break if col + 1 == n : break # Push next element from the same list nextVal = arr [ row ][ col + 1 ] heapq . heappush ( heap ( nextVal row col + 1 )) maxVal = max ( maxVal nextVal ) return [ minEl maxEl ] # Driver code if __name__ == '__main__' : arr = [ [ 4 7 9 12 15 ] [ 0 8 10 14 20 ] [ 6 12 16 30 50 ] ] res = findSmallestRange ( arr ) print ( res [ 0 ] res [ 1 ])
JavaScript using System ; using System.Collections.Generic ; // Class to represent elements in the heap class Node : IComparable < Node > { public int val row col ; public Node ( int val int row int col ) { this . val = val ; this . row = row ; this . col = col ; } // For min-heap based on value public int CompareTo ( Node other ) { if ( this . val != other . val ) return this . val . CompareTo ( other . val ); // To avoid duplicate keys in SortedSet if ( this . row != other . row ) return this . row . CompareTo ( other . row ); return this . col . CompareTo ( other . col ); } } class GfG { // Function to find the smallest range static List < int > findSmallestRange ( int [] arr ) { int k = arr . GetLength ( 0 ); int n = arr . GetLength ( 1 ); var pq = new SortedSet < Node > (); int maxVal = int . MinValue ; // Push the first element of each list into the min-heap for ( int i = 0 ; i < k ; i ++ ) { var node = new Node ( arr [ i 0 ] i 0 ); pq . Add ( node ); maxVal = Math . Max ( maxVal arr [ i 0 ]); } int minRange = int . MaxValue minEl = - 1 maxEl = - 1 ; while ( true ) { var curr = GetMin ( pq ); pq . Remove ( curr ); int minVal = curr . val ; // Update range if better if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; minEl = minVal ; maxEl = maxVal ; } // If we've reached the end of a list break if ( curr . col + 1 == n ) break ; // Push next element from the same list int nextVal = arr [ curr . row curr . col + 1 ]; var nextNode = new Node ( nextVal curr . row curr . col + 1 ); pq . Add ( nextNode ); maxVal = Math . Max ( maxVal nextVal ); } return new List < int > { minEl maxEl }; // Return result as List
class Node { constructor ( val row col ) { this . val = val ; this . row = row ; this . col = col ; } } // Function to find the smallest range function findSmallestRange ( arr ) { const k = arr . length ; const n = arr [ 0 ]. length ; const heap = new MinHeap (); let maxVal = - Infinity ; // Push the first element of each list into the min-heap for ( let i = 0 ; i < k ; i ++ ) { heap . push ( new Node ( arr [ i ][ 0 ] i 0 )); maxVal = Math . max ( maxVal arr [ i ][ 0 ]); } let minRange = Infinity ; let minEl = - 1 maxEl = - 1 ; while ( true ) { const curr = heap . pop (); const minVal = curr . val ; // Update range if better if ( maxVal - minVal < minRange ) { minRange = maxVal - minVal ; minEl = minVal ; maxEl = maxVal ; } // If we've reached the end of a list break if ( curr . col + 1 === n ) break ; // Push next element from the same list const nextVal = arr [ curr . row ][ curr . col + 1 ]; heap . push ( new Node ( nextVal curr . row curr . col + 1 )); maxVal = Math . max ( maxVal nextVal ); } return [ minEl maxEl ]; } // Min-heap comparator class MinHeap { constructor () { this . heap = []; } push ( node ) { this . heap . push ( node ); this . _heapifyUp (); } pop () { if ( this . size () === 1 ) return this . heap . pop (); const top = this . heap [ 0 ]; this . heap [ 0 ] = this . heap . pop (); this . _heapifyDown (); return top ; } top () { return this . heap [ 0 ]; } size () { return this . heap . length ; } _heapifyUp () { let idx = this . size () - 1 ; while ( idx > 0 ) { let parent = Math . floor (( idx - 1 ) / 2 ); if ( this . heap [ parent ]. val <= this . heap [ idx ]. val ) break ; [ this . heap [ parent ] this . heap [ idx ]] = [ this . heap [ idx ] this . heap [ parent ]]; idx = parent ; } } _heapifyDown () { let idx = 0 ; const n = this . size (); while ( true ) { let left = 2 * idx + 1 ; let right = 2 * idx + 2 ; let smallest = idx ; if ( left < n && this . heap [ left ]. val < this . heap [ smallest ]. val ) { smallest = left ; } if ( right < n && this . heap [ right ]. val < this . heap [ smallest ]. val ) { smallest = right ; } if ( smallest === idx ) break ; [ this . heap [ smallest ] this . heap [ idx ]] = [ this . heap [ idx ] this . heap [ smallest ]]; idx = smallest ; } } } // Driver code const arr = [ [ 4 7 9 12 15 ] [ 0 8 10 14 20 ] [ 6 12 16 30 50 ] ]; const res = findSmallestRange ( arr ); console . log ( res [ 0 ] + ' ' + res [ 1 ]);
Kibocsátás
6 8
