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)

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