Python:每日一题之全球变暖(BFS连通性判断)
题目描述
你有一张某海域 NxN 像素的照片,"."表示海洋、"#"表示陆地,如下所示:
.......
.##....
.##....
....##.
..####.
...###.
.......
其中"上下左右"四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿。例如上图就有 2 座岛屿。
由于全球变暖导致了海面上升,科学家预测未来几十年,岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右四个相邻像素中有海洋),它就会被淹没。
例如上图中的海域未来会变成如下样子:
.......
.......
.......
.......
....#..
.......
.......
请你计算:依照科学家的预测,照片中有多少岛屿会被完全淹没。
输入描述
第一行包含一个整数 N (1≤N≤1000)。
以下 N 行 N 列代表一张海域照片。
照片保证第 1 行、第 1 列、第 N 行、第 N 列的像素都是海洋。、
输出一个整数表示答案。
输入输出样例
示例
输入
7
.......
.##....
.##....
....##.
..####.
...###.
.......
输出
1
思路:
连通性判断:
图论的一个简单问题,给定一张图,图由点和连接点的边组成,要求找到图中互相连通的部分。
BFS判断连通性的步骤:
·从图上任意一个点u开始遍历,把它放进队列中。
·弹出队首u,标记u已搜过,然后搜索u的邻居点,即与u连通的点,放到队列中。
·继续弹出队首,标记搜过,然后搜索与它连通的邻居点,放进队列。
继续以上步骤,直到队列为空,此时一个连通块已经找到。
其他没有访问到的点,属于另外的连通块,按以上步骤再次处理这些点。
最后所有点都搜到,所有连通块也都找到。
连通性判断
什么岛屿不会被完全淹没?
>若岛中有个陆地(称为高地),它周围都是陆地,那么这个岛不会被完全淹没。
>用BFS搜出有多少个岛(连通块),检查这个岛有没有高地,统计那些没有高地的岛(连通块)的数量,就是答案。
>计算复杂度:每个像素点只用搜一次且必须至少搜一次,共N2个点,BFS的复杂度是O(N2),不可能更好了。
参考代码:
from queue import * #导入模块
def bfs(x,y):global flag q=Queue() #创建队列vis[x][y]=1 #标记使用q.put((x,y)) #放入while not q.empty(): #是否为空x,y=q.get((x,y)) #弹出队头if mp[x][y+1]=="#" and mp[x][y-1]=='#' and mp[x+1][y]=='#' and mp[x-1][y]=='#':flag=1 #判断是否为高地,高地不被淹没for i in range(4):xt=x+l[i][0]yt=y+l[i][1]if vis[xt][yt]==0 and mp[xt][yt]=='#':q.put((xt,yt))vis[xt][yt]=1n=int(input())
mp=[]
l=[(1,0),(-1,0),(0,-1),(0,1)]
for i in range(n):mp.append(list(input()))
vis=[]
for i in range(n):vis.append([0]*n)
ans=0
for i in range(n):for j in range(n):if vis[i][j]==0 and mp[i][j]=='#': #没被标记且为陆地flag=0bfs(i,j)if flag==0:ans+=1
print(ans)
用list实现队列 :
def bfs(x,y):global flag vis[x][y]=1 #标记使用q=[(x,y)] #放入while q: #是否为空x,y=q.pop(0) #弹出队头if mp[x][y+1]=="#" and mp[x][y-1]=='#' and mp[x+1][y]=='#' and mp[x-1][y]=='#':flag=1 #判断是否为高地,高地不被淹没for i in range(4):xt=x+l[i][0]yt=y+l[i][1]if vis[xt][yt]==0 and mp[xt][yt]=='#':q.append((xt,yt))vis[xt][yt]=1
用deque实现队列:
from collections import * #导入模块
def bfs(x,y):global flag vis[x][y]=1 #标记使用q=deque() q.append((x,y))while q: #是否为空x,y=q.popleft() if mp[x][y+1]=="#" and mp[x][y-1]=='#' and mp[x+1][y]=='#' and mp[x-1][y]=='#':flag=1 #判断是否为高地,高地不被淹没for i in range(4):xt=x+l[i][0]yt=y+l[i][1]if vis[xt][yt]==0 and mp[xt][yt]=='#':q.append((xt,yt))vis[xt][yt]=1
建议用队列操作时,使用deque
相关文章:
Python:每日一题之全球变暖(BFS连通性判断)
题目描述 你有一张某海域 NxN 像素的照片,"."表示海洋、"#"表示陆地,如下所示: ....... .##.... .##.... ....##. ..####. ...###. ....... 其中"上下左右"四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿…...
VUE -- defineExpose
defineExpose定义demo定义 defineExpose定义:用于组件通信中父级组件调用操作子组建方法和响应式属性参数能力 在使用definExpose前需要了解两个拷贝对象函数 对象copy:shallowReactive 与 数据 copy:shallowRef 这两个都是vue包里面的 简…...
实用调试技巧【下篇】
🔴本文章是在 Visual Studio 2022(VS2022)编译环境下进行操作讲解 文章目录3.2.调试的时候查看程序当前信息3.2.1.查看临时变量的值3.2.2.查看内存信息3.2.3.查看调用堆栈3.2.4.查看汇编信息🥳4.调试实例🥳5.如何写出&…...
【数据结构期末例题】
前言 本文是博主自己在准备学校数据结构考试时的总结,各个知识点都贴有对应的详细讲解文章以供大家参考;当然文中还有许许多多的截图,这些是博主对主要内容的摘取,对于那些基础较好的同学可以直接看截图,减少跳转对应文…...
管理物理和快照备数据库(Physical and Snapshot Standby Databases)
1.打开物理备数据库 物理备数据库可以打开做只读访问,用于从主数据库卸载查询负载。 如果已经购买Oracle Active Data Guard选项的授权,当数据库打开时Redo Apply可以是激活的,因此允许查询返回与从主数据库返回的完全相同的结果…...
双目立体视觉:SAD算法
算法原理SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想:差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配,将每个像素对应数值之差的绝对值求和,据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确,通常用于多级处理的…...
海外问卷调查答题技巧,纯干货分享,新手小白看过来
海外问卷调查为什么别人赚得盆满钵满而我却连通过都不行?是不是经常有人发出这种疑问,东哥作为一个结交过很多做问卷调查行业的跨境人士,也了解到很多做这一行的去答题的时候都是掌握一定技巧的,而不是去乱答。今天东哥就来说说国…...
【NGINX入门指北】Nginx Web 架构实验
Nginx Web 架构实验 文章目录Nginx Web 架构实验一、动态网站结构二、LNMP 动态网站环境部署三、fastcgi & php-fpm:四、php-fpm初始化配置五、Nginx Location、六、Nginx Rewrite七、CA&HTTPS八、Nginx 的平滑升级一、动态网站结构 资源 资源文件识别——…...
rtt-nano移植
nano其他功能移植 添加finsh组件打开宏实现rt_hw_console_getchar函数添加finsh组件到工程总结问题1. 移植到stm32G0过程中出现Undefined symbol rt_hw_interrupt_disable (referred from clock.o)??2. “implict declaration of function ‘ ‘ is invalid in c99??3. 关于…...
cnn+transformer
好的,下面是使用 Transformer 加 CNN 实现语义分割的代码,使用的数据集是 Semantic Segmentation Drone Dataset。 首先,我们需要导入必要的 Python 库和模块。我们将使用 PyTorch 深度学习框架来实现模型: #python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.fu…...
Python fileinput模块:逐行读取多个文件
前面章节中,我们学会了使用 open() 和 read()(或者 readline()、readlines() )组合,来读取单个文件中的数据。但在某些场景中,可能需要读取多个文件的数据,这种情况下,再使用这个组合࿰…...
Vue3路由传参
vue3路由和vue2差别不是很大,不过在传参形式上略有改变 在Vue3中使用路由必须引入 useRouter 和 useRoute import { useRoute, useRouter } from vue-routerconst Router useRouter() //跳转const Route useRoute() //获取到值 同Vue2一样,query使用p…...
用户管理——认证功能JWT和Session
目录用户认证功能的技术选型JWT和Session的区别基于JWT和Session的认证流程基于JWT的认证流程基于Session的认证流程基于JWT和Session的认证的优缺点基于JWT和Session的认证的安全性基于JWT和Session的认证的性能分析基于JWT的一次性和无法废弃基于JWT和Session的认证的续签选择…...
hashlib — 加密哈希算法
hashlib — 加密哈希算法 1.概述 加密可以保护消息的安全,以便验证它们的准确性并且使它们受保护不被拦截。 Python 的加密方式支持包括利用像 MD5 和 SHA 这样的标准算法对消息内容产生签名的 hashlib 和验证消息没有在传输过程中被改变的 hmac hashlib 哈希库模…...
四喜临门选股预警源码指标
{四喜临门选股预警} AP1:CROSS(MA(C,5),MA(C,10)); RSV:(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100; K:SMA(RSV,3,1); D:SMA(K,3,1); AP2:CROSS(K,D); DIFF:EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26); DEA:EMA(DIFF,9); AP3:CROSS(DIFF,DEA); AP4:CROSS(MA(V,5),MA(V,10)); GYTJ1:…...
Kotlin新手教程五(扩展)
一、扩展 在Kotlin中可以给一个类添加一个新的方法而不用继承该类或者使用设计模式,这样的方法称为扩展。 1.扩展函数 声明一个扩展函数,我们需要用一个 接收者类型 也就是被扩展的类型来作为他的前缀。 下面代码为 MutableList 添加一个swap 函数&am…...
QT入门Containers之Widget、Frame
目录 一、QWidget界面相关 1、布局介绍 2、基本界面属性 3、特殊属性 二、QFrame 三、Demo展示 此文为作者原创,创作不易,转载请标明出处! 一、QWidget界面相关 1、布局介绍 为什么将QWidget容器放在第一个,因为目前使用过…...
数据结构与算法基础-学习-12-线性表之顺序队
一、个人理解队列是线性表的衍生之一,具有先进先出的特性,在队尾进行插入操作,在队头进行删除操作。队列的存储结构分为两个大类,一种是顺序队,就是用数组实现。另一种就是链队,使用链表实现。顺序队存在真…...
Python 字典(Dictionary)小窍门
字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key:value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示:d {key1 : value1, key2 : value2 }注意:dict …...
知识图谱构建技术综述
摘要 *知识图谱为实现语义化智能搜索以及知识互联打下了基础,。, *随着知识的发展,传统的基于模板和规则构建的知识图谱已经被深度学习所替代。 知识组织得原则中:知识的充分性、有序性和标准化规则。深度学习的效果在很大程度上…...
MySQL中【正则表达式】用法
MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现(两者等价),用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例: 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...
laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法
创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...
【C++】纯虚函数类外可以写实现吗?
1. 答案 先说答案,可以。 2.代码测试 .h头文件 #include <iostream> #include <string>// 抽象基类 class AbstractBase { public:AbstractBase() default;virtual ~AbstractBase() default; // 默认析构函数public:virtual int PureVirtualFunct…...
Python网页自动化Selenium中文文档
1. 安装 1.1. 安装 Selenium Python bindings 提供了一个简单的API,让你使用Selenium WebDriver来编写功能/校验测试。 通过Selenium Python的API,你可以非常直观的使用Selenium WebDriver的所有功能。 Selenium Python bindings 使用非常简洁方便的A…...
【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?
Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...
DAY 26 函数专题1
函数定义与参数知识点回顾:1. 函数的定义2. 变量作用域:局部变量和全局变量3. 函数的参数类型:位置参数、默认参数、不定参数4. 传递参数的手段:关键词参数5 题目1:计算圆的面积 任务: 编写一…...
边缘计算网关提升水产养殖尾水处理的远程运维效率
一、项目背景 随着水产养殖行业的快速发展,养殖尾水的处理成为了一个亟待解决的环保问题。传统的尾水处理方式不仅效率低下,而且难以实现精准监控和管理。为了提升尾水处理的效果和效率,同时降低人力成本,某大型水产养殖企业决定…...
深入理解 React 样式方案
React 的样式方案较多,在应用开发初期,开发者需要根据项目业务具体情况选择对应样式方案。React 样式方案主要有: 1. 内联样式 2. module css 3. css in js 4. tailwind css 这些方案中,均有各自的优势和缺点。 1. 方案优劣势 1. 内联样式: 简单直观,适合动态样式和…...
Linux 内存管理调试分析:ftrace、perf、crash 的系统化使用
Linux 内存管理调试分析:ftrace、perf、crash 的系统化使用 Linux 内核内存管理是构成整个内核性能和系统稳定性的基础,但这一子系统结构复杂,常常有设置失败、性能展示不良、OOM 杀进程等问题。要分析这些问题,需要一套工具化、…...
PLC入门【4】基本指令2(SET RST)
04 基本指令2 PLC编程第四课基本指令(2) 1、运用上接课所学的基本指令完成个简单的实例编程。 2、学习SET--置位指令 3、RST--复位指令 打开软件(FX-TRN-BEG-C),从 文件 - 主画面,“B: 让我们学习基本的”- “B-3.控制优先程序”。 点击“梯形图编辑”…...
