给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 grid ,它的大小为 m x n ,表示一个商店中物品的分布图。数组中的整数含义为:
从一个格子走到上下左右相邻格子花费 1 步。
同时给你一个整数数组 pricing 和 start ,其中 pricing = [low, high] 且 start = [row, col] ,表示你开始位置为 (row, col) ,同时你只对物品价格在 闭区间 [low, high] 之内的物品感兴趣。同时给你一个整数 k 。
你想知道给定范围 内 且 排名最高 的 k 件物品的 位置 。排名按照优先级从高到低的以下规则制定:
请你返回给定价格内排名最高的 k 件物品的坐标,将它们按照排名排序后返回。 如果给定价格内少于 k 件物品,那么请将它们的坐标 全部 返回。
示例 1:
输入:grid = [[1,2,0,1],[1,3,0,1],[0,2,5,1]],
pricing = [2,5], start = [0,0], k = 3
输出:[[0,1],[1,1],[2,1]]
解释:起点为 (0,0) 。
价格范围为 [2,5] ,我们可以选择的物品坐标为 (0,1),(1,1),(2,1) 和 (2,2) 。
这些物品的排名为:
- (0,1) 距离为 1
- (1,1) 距离为 2
- (2,1) 距离为 3
- (2,2) 距离为 4
所以,给定价格范围内排名最高的 3 件物品的坐标为 (0,1),(1,1) 和 (2,1) 。
示例 2:
输入:grid = [[1,2,0,1],[1,3,3,1],[0,2,5,1]],
pricing = [2,3], start = [2,3], k = 2
输出:[[2,1],[1,2]]
解释:起点为 (2,3) 。
价格范围为 [2,3] ,我们可以选择的物品坐标为 (0,1),(1,1),(1,2) 和 (2,1) 。
这些物品的排名为:
- (2,1) 距离为 2 ,价格为 2
- (1,2) 距离为 2 ,价格为 3
- (1,1) 距离为 3
- (0,1) 距离为 4
所以,给定价格范围内排名最高的 2 件物品的坐标为 (2,1) 和 (1,2) 。
示例 3:
输入:grid = [[1,1,1],[0,0,1],[2,3,4]], pricing = [2,3], start = [0,0], k = 3
输出:[[2,1],[2,0]]
解释:起点为 (0,0) 。
价格范围为 [2,3] ,我们可以选择的物品坐标为 (2,0) 和 (2,1) 。
这些物品的排名为:
- (2,1) 距离为 5
- (2,0) 距离为 6
所以,给定价格范围内排名最高的 2 件物品的坐标为 (2,1) 和 (2,0) 。
注意,k = 3 但给定价格范围内只有 2 件物品。
提示:
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 10^5
1 <= m * n <= 10^5
0 <= grid[i][j] <= 10^5
pricing.length == 2
2 <= low <= high <= 10^5
start.length == 2
0 <= row <= m - 1
0 <= col <= n - 1
grid[row][col] > 0
1 <= k <= m * n
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/k-highest-ranked-items-within-a-price-range 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
class Solution:
from collections import deque
def highestRankedKItems(self, grid: List[List[int]], pricing: List[int], start: List[int], k: int) -> List[List[int]]:
m, n = len(grid), len(grid[0])
ans = []
vis = [[False for _ in range(n)] for _ in range(m)]
dir = [[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]
q = deque([])
q.append(start)
vis[start[0]][start[1]] = True
step = 0
while len(q):
size = len(q)
for _ in range(size):
x, y = q[0]
q.popleft()
if pricing[0] <= grid[x][y] <= pricing[1]:
ans.append((step, grid[x][y], x, y))
if grid[x][y] > 0:
for d in range(4):
nx = x+dir[d][0]
ny = y+dir[d][1]
if nx>=0 and nx<m and ny>=0 and ny<n and not vis[nx][ny]:
q.append([nx, ny])
vis[nx][ny] = True
step += 1
ans.sort(key=lambda x : [x[0],x[1],x[2],x[3]])
return [[x[2],x[3]] for x in ans[:k]]
1056 ms 53.5 MB Python3