Résoudre le problème d’entretien Python : Plages Résumées

Introduction

Dans le cadre des entretiens de programmation, les problèmes de transformation de listes numériques en formes plus structurées sont fréquents. L’un de ces problèmes classiques est celui des « plages résumées », qui met au défi les candidats de démontrer leur compréhension des structures de données et des algorithmes. Cet article a pour but de fournir une explication claire et détaillée sur la manière de résoudre le problème des plages résumées en utilisant Python.

Compréhension du Problème

Description du problème des plages résumées

Le problème des plages résumées consiste à prendre une liste de nombres entiers triée et sans doublons, et à la transformer en une chaîne de caractères. Dans cette chaîne, toutes les séquences continues de nombres sont condensées en un format abrégé.

• Définition : Une « plage résumée » remplace une suite continue de numéros par un couple « début->fin ».
• Exemple : Pour une entrée [0, 1, 2, 4, 5, 7], la sortie attendue est ["0->2", "4->5", "7"].

Contexte typique

On rencontre ce problème dans les systèmes de journalisation ou de stockage où l’on souhaite une économie d’espace, ou lors de l’affichage de grandes séries de données où une représentation compacte est préférable.

Approche de la Solution

Analyse préliminaire

• Nature de la liste : La liste d’entrée est triée et sans doublons.
• Exigences de sortie : Les séquences continues doivent être détectées et exprimées en plage, tandis que les numériques isolés sont conservés tels quels.

Stratégies possibles

• Utiliser une boucle pour itérer sur la liste.
• Détecter le début et la fin d’une plage résumée.
• Collecter les résultats au fur et à mesure.

Implémentation en Python

Initialisation des variables nécessaires

Nous commencerons par initialiser des indices et un stockage pour les résultats :

def summary_ranges(nums):
    result = []
    n = len(nums)
    if n == 0:
        return result
    start = 0

Boucle sur la liste d’entrées

Nous allons itérer sur la liste et décider si une nouvelle plage commence à chaque étape :

    for i in range(1, n + 1):
        if i == n or nums[i] != nums[i - 1] + 1:
            if start == i - 1:
                result.append(str(nums[start]))
            else:
                result.append(f"{nums[start]}->{nums[i - 1]}")
            start = i

Conclusion de la boucle

Nous nous assurons que la dernière plage résumée est ajoutée si nécessaire :

    return result

Code Complet en Python

Voici le code complet avec des commentaires explicatifs :

def summary_ranges(nums):
    # Liste pour stocker le résultat
    result = []
    n = len(nums)
    # Vérification de la liste vide
    if n == 0:
        return result
    # Initialisation du début de la plage
    start = 0
    # Parcours de la liste
    for i in range(1, n + 1):
        # Condition de fin de plage
        if i == n or nums[i] != nums[i - 1] + 1:
            # Vérification si la plage est d'un seul élément
            if start == i - 1:
                result.append(str(nums[start]))
            else:
                result.append(f"{nums[start]}->{nums[i - 1]}")
            # Mise à jour du début pour la nouvelle plage
            start = i
    return result

Optimisation de la Solution

Complexité temporelle et spatiale

• Complexité temporelle : L’algorithme parcourt la liste une seule fois, donnant une complexité de O(n).
• Complexité spatiale : Les besoins en espace sont proportionnels à la longueur de l’entrée, donc O(n).

Suggestions d’amélioration

L’utilisation de structure de données comme les générateurs peut réduire la consommation de mémoire pour les grands ensembles de données.

Cas d’Utilisation et Scénarios

Exemple détaillé

Prenons l’exemple de la liste [0, 1, 2, 4, 5, 7]. La fonction résumera :

• [0, 1, 2] en "0->2"
• [4, 5] en "4->5"
• [7] en "7"

Considérations des cas limites

• Listes vides : La sortie sera vide.
• Un seul élément : Par exemple, [10] devient ["10"].
• Intervalles non consécutifs : Ils sont exprimés individuellement.

Tests et Validation

Pour valider notre solution, nous utilisons des tests unitaires :

import unittest

class TestSummaryRanges(unittest.TestCase):
    def test_examples(self):
        self.assertEqual(summary_ranges([0, 1, 2, 4, 5, 7]), ["0->2", "4->5", "7"])
        self.assertEqual(summary_ranges([0, 2, 3, 4, 6, 8, 9]), ["0", "2->4", "6", "8->9"])
        self.assertEqual(summary_ranges([]), [])
        self.assertEqual(summary_ranges([3]), ["3"])
        self.assertEqual(summary_ranges([-1, 0, 1, 2]), ["-1->2"])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Ces tests couvrent une variété de cas pratiques et limites pour s’assurer de la robustesse de notre implémentation.

Conclusion

Nous avons exploré la résolution du problème des plages résumées, un exercice courant dans les entretiens techniques. Ce problème évalue la capacité à travailler avec des listes et des chaînes en Python. Grâce à une pratique régulière et un solide apprentissage des concepts fondamentaux, vous pourrez aborder ce type de questions avec confiance.

Ressources Supplémentaires

• Tutoriels Python avancés sur les structures de données : Real Python
• Vidéos didactiques sur les algorithmes : YouTube – CS Dojo
• Cours en ligne pour approfondir vos compétences : Coursera

FAQ

• Que faire si les entrées ne sont pas triées ?
  Possibilité d’utiliser la fonction sorted() pour trier au préalable.
• Comment adapter la solution à d’autres langages de programmation ?
  La logique des plages peut être transposée dans d’autres langages en adaptant la syntaxe tout en conservant la structure algorithmique.