【代码随想录训练营】【Day 66】【图论-3】| 卡码 101-104
【代码随想录训练营】【Day 66】【图论-3】| 卡码 101-104
需强化知识点
- 103,104 优化思路
题目
101. 孤岛的总面积
- 此处 area 多余
def dfs(grid, x, y, area):dirs = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]m, n = len(grid), len(grid[0])area[0] += 1grid[x][y] = 0for add_x, add_y in dirs:next_x, next_y = x + add_x, y + add_yif next_x < 0 or next_x >= m or next_y < 0 or next_y >= n:continueif grid[next_x][next_y]:dfs(grid, next_x, next_y, area)tmp = list(map(int, input().split()))
m, n = tmp[0], tmp[1]
grid = [[0] * n for _ in range(m)]for i in range(m):tmp = list(map(int, input().split()))for j in range(n):grid[i][j] = tmp[j]for i in range(m):if grid[i][0]:dfs(grid, i, 0, [0])if grid[i][n-1]:dfs(grid, i, n-1, [0])for j in range(n):if grid[0][j]:dfs(grid, 0, j, [0])if grid[m-1][j]:dfs(grid, m-1, j, [0])cur = 0
for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j]:cur += 1print(cur)
102. 沉没孤岛
- 思路:从左右上下边界出发遍历,然后visited数组标记,最后 grid 为 1 且没被访问过的,即为孤岛
import collectionsdef bfs(grid, visited, x, y):dirs = [[1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1]]m, n = len(grid), len(grid[0])que = collections.deque()que.append([x, y])visited[x][y] = Truewhile que:tmp = que.popleft()cur_x, cur_y = tmp[0], tmp[1]for add_x, add_y in dirs:next_x, next_y = cur_x + add_x, cur_y + add_yif next_x < 0 or next_x >= m or next_y < 0 or next_y >= n:continueif grid[next_x][next_y] and not visited[next_x][next_y]:que.append([next_x, next_y])visited[next_x][next_y] = Truetmp = list(map(int, input().split()))
m, n = tmp[0], tmp[1]
grid = [[0] * n for _ in range(m)]
visited = [[False] * n for _ in range(m)]for i in range(m):tmp = list(map(int, input().split()))for j in range(n):grid[i][j] = tmp[j]for i in range(m):if grid[i][0]:bfs(grid, visited ,i, 0)if grid[i][n-1]:bfs(grid, visited, i, n-1)for j in range(n):if grid[0][j]:bfs(grid, visited, 0, j)if grid[m-1][j]:bfs(grid, visited, m-1, j)for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j] and not visited[i][j]:grid[i][j] = 0for i in range(m):for j in range(n):print(grid[i][j], end=" ")
103. 水流问题
- 暴力法:直接每个位置 dfs,然后根据其最终是否能到达边界位置,返回布尔值
- 优化思路:从边界出发,逆流而上,最终不能被访问到的地方为结果
# def dfs(grid, visited, x, y):
# dirs = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]# m, n = len(grid), len(grid[0])
# visited[x][y] = True# for add_x, add_y in dirs:
# next_x, next_y = x + add_x, y + add_y
# if next_x < 0 or next_x >= m or next_y < 0 or next_y >= n:
# continue
# if grid[x][y] < grid[next_x][next_y]:
# continue
# if not visited[next_x][next_y]:
# dfs(grid, visited, next_x, next_y)# def isResult(grid, x, y):
# m, n = len(grid), len(grid[0])
# visited = [[False] * n for _ in range(m)]
# dfs(grid, visited, x, y)
# first_result, second_result = False, False# for i in range(m):
# if visited[i][0]:
# first_result = True
# if visited[i][n-1]:
# second_result = True# for j in range(n):
# if visited[0][j]:
# first_result = True
# if visited[m-1][j]:
# second_result = True# return first_result and second_result# tmp = list(map(int, input().split()))
# m, n = tmp[0], tmp[1]# grid = [[0] * n for _ in range(m)]
# for i in range(m):
# tmp = list(map(int, input().split()))
# for j in range(n):
# grid[i][j] = tmp[j]# for i in range(m):
# for j in range(n):
# if isResult(grid, i, j):
# print("{} {}".format(i, j))def dfs(grid, visited, x, y):dirs = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]m, n = len(grid), len(grid[0])visited[x][y] = Truefor add_x, add_y in dirs:next_x, next_y = x + add_x, y + add_yif next_x < 0 or next_x >= m or next_y < 0 or next_y >= n:continue# 等于不行if grid[x][y] > grid[next_x][next_y]:continueif not visited[next_x][next_y]:dfs(grid, visited, next_x, next_y)tmp = list(map(int, input().split()))
m, n = tmp[0], tmp[1]grid = [[0] * n for _ in range(m)]
for i in range(m):tmp = list(map(int, input().split()))for j in range(n):grid[i][j] = tmp[j] visited_first = [[False]*n for _ in range(m)]
visited_second = [[False]*n for _ in range(m)]for i in range(m):dfs(grid, visited_first, i, 0)dfs(grid, visited_second, i, n-1)for j in range(n):dfs(grid, visited_first, 0, j)dfs(grid, visited_second, m-1, j)for i in range(m):for j in range(n):if visited_first[i][j] and visited_second[i][j]:print("{} {}".format(i, j))
104. 建造最大岛屿
- 暴力法:直接每个为0的位置,dfs,记录其面积
- 优化思路:先记录每个岛屿的面积,并编号,然后 每个为0的位置,假设其为1,然后加上周围能访问到岛屿面积
- 注意周围访问岛屿的去重问题,以及为grid 0的情况
def dfs(grid, mask, x, y, count):dirs = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]m, n = len(grid), len(grid[0])grid[x][y] = maskcount[0] += 1for add_x, add_y in dirs:next_x, next_y = x + add_x, y + add_yif next_x < 0 or next_x >= m or next_y < 0 or next_y >= n:continueif grid[next_x][next_y] != 1 :continuedfs(grid, mask, next_x, next_y, count)def main():tmp = list(map(int, input().split()))m, n = tmp[0], tmp[1]grid = [[0] * n for _ in range(m)]for i in range(m):tmp = list(map(int, input().split()))for j in range(n):grid[i][j] = tmp[j] mask = 2isAllgrid = TruegridNum = {}for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j] == 0:isAllgrid = Falseif grid[i][j] == 1:count = [0]dfs(grid, mask, i, j, count)gridNum[mask] = count[0]mask += 1if isAllgrid:print(m*n)return result = 0dirs = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j] == 0:tmp = 1visitedGrid = []for add_x, add_y in dirs:next_x, next_y = i + add_x, j + add_yif next_x < 0 or next_x >= m or next_y < 0 or next_y >= n:continueif grid[next_x][next_y] not in visitedGrid and grid[next_x][next_y] != 0:tmp += gridNum[grid[next_x][next_y]]visitedGrid.append(grid[next_x][next_y])result = max(result, tmp)print(result) main()相关文章:
【代码随想录训练营】【Day 66】【图论-3】| 卡码 101-104
【代码随想录训练营】【Day 66】【图论-3】| 卡码 101-104 需强化知识点 103,104 优化思路 题目 101. 孤岛的总面积 此处 area 多余 def dfs(grid, x, y, area):dirs [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]m, n len(grid), len(grid[0])area[0] 1grid[x][y] …...
【面试系列】C#高频面试题
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏: ⭐️ 全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题. ⭐️ AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、…...
AI助力校园安全:EasyCVR视频智能技术在校园欺凌中的应用
一、背景分析 近年来,各地深入开展中小学生欺凌行为治理工作,但有的地方学生欺凌事件仍时有发生,严重损害学生身心健康,引发社会广泛关注。为此,教育部制定了《防范中小学生欺凌专项治理行动工作方案》进一步防范和遏…...
Yolov8可视化界面使用说明,含代码
⭐⭐ YOLOv8改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐ YOLOv8可视化界面如下 使用需要安装opencv-python、torch、numpy及PySide6(python版本>3.9) pip install PySide6 pip install numpy pip install opencv-python 使用说明 运行下方代码…...
怎么使用MarkDown画矩阵
本文首发于公众号“AntDream”,欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注,和我一起每天进步一点点 今天写文章需要用到矩阵,记录一下 画矩阵需要用到特殊的语法 (1)画普通矩阵,不带括号的 $$be…...
Kafka入门-基础概念及参数
一、Kafka术语 1. Broker Kafka属于分布式的消息引擎系统,它的主要功能是提供一套完备的消息发布与订阅解决方案。可以为每个业务、每个应用甚至是每类数据都创建专属的主题。 Kafka的服务器端由被称为Broker的服务进程构成,即一个Kafka集群由多个Broke…...
Clickhouse 常见操作
数据查询 从json array string中解析字段 json array string 为json.dumps(array(dict)) select JSONExtractString(row,"Date") as Date from( select arrayJoin(JSONExtractArrayRaw(Remarks)) as row from table x )JSONExtractArrayRaw: 将JsonS…...
Docker使用daocloud镜像加速
之前给大家分享的阿里云的镜像加速,今天再给大家分享一个还可以使用的镜像加速地址daocloud。 经过测试速度还是比较快的。 [rootbogon ~]# cat /etc/docker/daemon.json {"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io"] }[rootbogon…...
flink的窗口
目录 窗口分类 1.按照驱动类型分类 1. 时间窗口(Time window) 2.计数窗口(Count window) 2.按照窗口分配数据的规则分类 窗口API分类 API调用 窗口分配器器: 窗口函数 增量聚合函数: 全窗口函数…...
lodash.js 工具库
lodash 是什么? Lodash是一个流行的JavaScript实用工具库,提供了许多高效、高兼容性的工具函数,能够方便地处理集合、字符串、数值、函数等多种数据类型,大大提高工作效率。 lodash官网 文档参见:Lodash Documentation lodash 在Vue中怎么使用? 1、首先安装 lodash np…...
使用ElementUI组件库
引入ElementUI组件库 1.安装插件 npm i element-ui -S 2.引入组件库 import ElementUI from element-ui; 3.引入全部样式 import element-ui/lib/theme-chalk/index.css; 4.使用 Vue.use(ElementUI); 5.在官网寻找所需样式 饿了么组件官网 我这里以button为例 6.在组件中使用…...
【SkiaSharp绘图14】SKCanvas方法详解(三)URL注释、按顶点绘制、 是否裁切区域之外、旋转、缩放、倾斜、平移、保存/恢复画布
文章目录 SKCanvas方法DrawUrlAnnotation 绘制URL注释DrawVertices 按顶点绘制Flush 立即绘制QuickReject 判断区域是否在裁切区域之外ResetMatrix重置矩阵Restore、RestoreToCountRotateDegrees按角度旋转画布RotateRadians按弧度旋转画布SaveLayer保存并新建图层Scale 缩放画…...
WebDriver API (2)
本文将继续上文对WebDriver API的功能使用进行介绍。 一、浏览器操作 1. 浏览器前进forward与后退back 浏览器前进操作是指导航到前一个页面,在浏览器的历史记录中向前移动一页。 浏览器后退操作是指导航到前一个页面,在浏览器的历史记录中向后移动一…...
GCP FrontendConfig 详解:优化您的云负载均衡
目录 1. 什么是GCP FrontendConfig? 2. FrontendConfig的主要功能 2.1 协议选择 2.2 SSL/TLS配置 2.3 重定向配置 2.4 自定义响应头 3. 配置FrontendConfig 4. FrontendConfig的高级特性 4.1 智能路由 4.2 流量控制 4.3 日志和监控 5. FrontendConfig最佳实践 5.…...
TensorFlow代码逻辑 vs PyTorch代码逻辑
文章目录 一、TensorFlow(一)导入必要的库(二)加载MNIST数据集(三)数据预处理(四)构建神经网络模型(五)编译模型(六)训练模型…...
boost asio异步服务器(4)处理粘包
粘包的产生 当客户端发送多个数据包给服务器时,服务器底层的tcp接收缓冲区收到的数据为粘连在一起的。这种情况的产生通常是服务器端处理数据的速率不如客户端的发送速率的情况。比如:客户端1s内连续发送了两个hello world!,服务器过了2s才接…...
【QT】常用控件|widget|QPushButton|RadioButton|核心属性
目录 编辑 概念 信号与槽机制 控件的多样性和定制性 核心属性 enabled geometry 编辑 windowTiltle windowIcon toolTip styleSheet PushButton RadioButton 概念 QT 控件是构成图形用户界面(GUI)的基础组件,它们是实现与…...
【C++ Primer Plus学习记录】函数参数和按值传递
函数可以有多个参数。在调用函数时,只需使用都逗号将这些参数分开即可: n_chars(R,25); 上述函数调用将两个参数传递给函数n_chars(),我们将稍后定义该函数。 同样,在定义函数时,也在函数头中使用由逗号分隔的参数声…...
MySQL:设计数据库与操作
设计数据库 1. 数据建模1.1 概念模型1.2 逻辑模型1.3 实体模型主键外键外键约束 2. 标准化2.1 第一范式2.2 链接表2.3 第二范式2.4 第三范式 3. 数据库模型修改3.1 模型的正向工程3.2 同步数据库模型3.3 模型的逆向工程3.4 实际应用建议 4. 数据库实体模型4.1 创建和删除数据库…...
OBS 免费的录屏软件
一、下载 obs 【OBS】OBS Studio 的安装、参数设置和录屏、摄像头使用教程-CSDN博客 二、使用 obs & 输出无黑屏 【OBS任意指定区域录屏的方法-哔哩哔哩】 https://b23.tv/aM0hj8A OBS任意指定区域录屏的方法_哔哩哔哩_bilibili 步骤: 1)获取区域…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
数据链路层的主要功能是什么
数据链路层(OSI模型第2层)的核心功能是在相邻网络节点(如交换机、主机)间提供可靠的数据帧传输服务,主要职责包括: 🔑 核心功能详解: 帧封装与解封装 封装: 将网络层下发…...
什么是EULA和DPA
文章目录 EULA(End User License Agreement)DPA(Data Protection Agreement)一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA(End User License Agreement) 定义: EULA即…...
三体问题详解
从物理学角度,三体问题之所以不稳定,是因为三个天体在万有引力作用下相互作用,形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发,列出具体的运动方程,并说明为何这个系统本质上是混沌的,无法得到一般解…...
处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的
修改bug思路: 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑:async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...
MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化
在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...
Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器
一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发,其初衷是为了满足他自己的一个项目需求,即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源,Redis凭借其简单易用、…...
Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?
导语: Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题,这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开,结合典型面试题及实战场景,帮你厘清重点,打破模板式回答,…...
uniapp 实现腾讯云IM群文件上传下载功能
UniApp 集成腾讯云IM实现群文件上传下载功能全攻略 一、功能背景与技术选型 在团队协作场景中,群文件共享是核心需求之一。本文将介绍如何基于腾讯云IMCOS,在uniapp中实现: 群内文件上传/下载文件元数据管理下载进度追踪跨平台文件预览 二…...
《Offer来了:Java面试核心知识点精讲》大纲
文章目录 一、《Offer来了:Java面试核心知识点精讲》的典型大纲框架Java基础并发编程JVM原理数据库与缓存分布式架构系统设计二、《Offer来了:Java面试核心知识点精讲(原理篇)》技术文章大纲核心主题:Java基础原理与面试高频考点Java虚拟机(JVM)原理Java并发编程原理Jav…...
