算法训练(leetcode)第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长
刷题记录
- *110. 字符串接龙
- 105. 有向图的完全可达性
- 邻接矩阵
- 邻接表
- 106. 岛屿的周长
- 深搜
- 简化代码
*110. 字符串接龙
题目地址
使用广搜。
本题相当于求最短路径,因此使用广搜。如何应用广搜是一个难点,因为题目给的是字符串而非图的表示(邻接矩阵、邻接表),因此需要自行构建连接关系。
题目要求每一步只能修改一个字符,因此从起始字符串开始,对字符串中的每一个字符进行修改,修改后在输入的字符串列表中查找是否存在,若存在则放入队列中用于广搜同时记录步数+1。若修改后的字符串等于结束字符,则直接输出当前步数+1.
使用广搜时,搜索的每一圈内的字符串所记录的步数是一致的。
时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
// c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;int main(){string beginStr, endStr, str;int n;unordered_set<string> strSet;cin>>n;cin>>beginStr>>endStr;for(int i=0; i<n; i++){cin>>str;strSet.insert(str);}// 记录访问过的路径以及路径长度unordered_map<string, int> visitMap;visitMap.insert({beginStr, 1});// BFSqueue<string> que;que.push(beginStr);while(!que.empty()){string word = que.front();que.pop();int path = visitMap[word];// cout<<"word: "<<word<<endl;// 更换单词里的一个字符for(int i=0; i<word.size(); i++){string newWord = word;// cout<<"newWord: "<<newWord<<endl;for(int j=0; j<26; j++){newWord[i] = j + 'a';// 可以到达结束字符则直接结束输出if(newWord == endStr){cout<<path+1<<endl;return 0;}if(strSet.find(newWord)!=strSet.end() && visitMap.find(newWord) == visitMap.end()){// visitMap[word] = path + 1;// 存入路径记录里visitMap.insert({newWord, path + 1});// 入队 BFSque.push(newWord);// cout<<newWord<<endl;}}}}cout<<0<<endl;return 0;
}
105. 有向图的完全可达性
leetcode题目地址
使用深度优先遍历,探查是否能够到达每个结点。
时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
邻接矩阵
// c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int direction[][2] = {0, 1, 0, -1, -1, 0, 1, 0};
void dfs(const vector<vector<int>> &matrix,vector<bool> &result,int x, int y){result[y] = true;for(int i=1; i<matrix.size(); i++){if(matrix[y][i] && !result[i]) dfs(matrix, visited, result, y, i);}}
int main(){int n,k;cin>>n>>k;vector<vector<int>> matrix(n+1, vector<int>(n+1, 0));vector<bool> result(n+1, false); // result[1] = 1;int row,col;for(int i=0; i<k; i++){cin>>row>>col;matrix[row][col] = 1;}for(int j=1; j<=n; j++) {if(!result[j] && matrix[1][j]){dfs(matrix, result, 1, j);}}for(int i=2; i<=n; i++) {if(!result[i]){cout << -1 << endl;return 0;}}cout<<1<<endl;return 0;
}
邻接表
// c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int direction[][2] = {0, 1, 0, -1, -1, 0, 1, 0};
void dfs(const vector<list<int>> &matrix,vector<bool> &result, int x){result[x] = true;list<int> keys = matrix[x];for(int key: keys){if(!result[key]){dfs(matrix, result, key);}}}
int main(){int n,k;cin>>n>>k;vector<list<int>> matrix(n+1);vector<bool> result(n+1, false); int row,col;for(int i=0; i<k; i++){cin>>row>>col;matrix[row].push_back(col);}dfs(matrix, result, 1);for(int i=1; i<=n; i++) {if(!result[i]){cout << -1 << endl;return 0;}}cout<<1<<endl;return 0;
}
106. 岛屿的周长
题目地址
遍历图,当计算每一个岛屿方格的外周长。
初始状态下单个方格的周长为4。若当前方格的上下左右四个方向有相邻的岛屿方格,则减去相邻方格数(重合边数)即为当前方格的外周长。将所有岛屿方格的外周长求和即为本题答案。
时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
深搜
// c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int direction[][2] = {0, 1, 0, -1, -1, 0, 1, 0};
void dfs(const vector<vector<int>> &matrix,vector<vector<bool>> &visited,int &result, int x, int y){visited[x][y] = true;// 单个方格(x,y)的周长int count = 4;for(int i=0; i<4; i++){int nextx = x + direction[i][0];int nexty = y + direction[i][1];if(nextx>=matrix.size()|| nexty>=matrix[0].size()|| nextx<0 || nexty<0) {continue;}if(matrix[nextx][nexty]) {// 减去重合边count--;if(!visited[nextx][nexty]) dfs(matrix, visited, result, nextx, nexty);}}// cout<<x<<" "<<y<<" "<<count<<endl;result += count;
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;vector<vector<int>> matrix(n, vector<int>(m, 0));vector<vector<bool>> visited(n, vector<bool>(m, false));for(int i=0; i<n; i++){for(int j=0; j<m; j++){cin>>matrix[i][j];// cout<<matrix[i][j]<<" ";}// cout<<endl;}int result=0;for(int i=0; i<n; i++){for(int j=0; j<m; j++){if(matrix[i][j] && !visited[i][j]){dfs(matrix, visited, result, i, j);}}}cout<<result;return 0;
}
简化代码
其实无需深搜既可实现本题目标,只需要查看每个岛屿单元格的外周长,直接遍历邻接矩阵就可以实现。
时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)
// c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int direction[][2] = {0, 1, 0, -1, -1, 0, 1, 0};
int main(){int n,m;cin>>n>>m;vector<vector<int>> matrix(n, vector<int>(m, 0));for(int i=0; i<n; i++){for(int j=0; j<m; j++){cin>>matrix[i][j];}}int result=0;for(int i=0; i<n; i++){for(int j=0; j<m; j++){if(matrix[i][j]){// 初始化单元格周长int count = 4;// 查看四个方向for(int k=0; k<4; k++){int nextx = i + direction[k][0];int nexty = j + direction[k][1];// 越界if(nextx>=matrix.size()|| nexty>=matrix[0].size()|| nextx<0 || nexty<0) {continue;}if(matrix[nextx][nexty]) {// 减去重合边count--;}} // cout<<i<<" "<<j<<" "<<count<<endl;result += count;}}}cout<<result;return 0;
}
相关文章:
算法训练(leetcode)第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长
刷题记录 *110. 字符串接龙105. 有向图的完全可达性邻接矩阵邻接表 106. 岛屿的周长深搜简化代码 *110. 字符串接龙 题目地址 使用广搜。 本题相当于求最短路径,因此使用广搜。如何应用广搜是一个难点,因为题目给的是字符串而非图的表示(邻…...
自定义Mybatis-Plus分布式ID生成器(解决ID长度超过JavaScript整数安全范围问题)
自定义MyBatis-Plus分布式ID生成器(解决ID长度超过JavaScript整数安全范围问题) 版本 MyBatis-Plus 3.4.1 问题 MyBatis-Plus 默认生成的是 64bit 长整型,而 JS 的 Number 类型精度最高只有 53bit,如果以 Long 类型 ID 和前端…...

2024剪辑神器盘点:四大热门剪辑软件推荐!
亲爱的朋友们,想要制作出精彩短视频,却苦于找不到合适的剪辑工具?别担心,今天要向大家推荐几款剪辑软件,它们能帮助大家更好地完成视频创作! 福昕视频剪辑 链接:www.pdf365.cn/foxit-clip/ 对…...

sql注入靶场sqli-labs常见sql注入漏洞详解
目录 sqli-labs-less1 1.less1普通解法 1.在url里面填写不同的值,返回的内容也不同,证明,数值是进入数据库进行比对了的(可以被注入) 2.判断最终执行的sql语句的后面还有内容吗,并且能够判断是字符型的拼接…...

[C++] 模板进阶:特化与编译链接全解析
文章目录 非类型模板类型形参非类型模板参数代码示例 **模板的特化**为什么要有模板的特化函数模板特化使用场景与示例函数模板特化的实现细节 类模板特化全特化示例 偏特化部分优化通过进一步限制模板参数进行特化偏特化为指针类型示例:偏特化为引用类型示例&#…...
oracle-备份
1、逻辑备份(exp) /ljbb/oracle/o19c/bin/exp hr/hr tablesJOBS file/ljbb/bak/system.sql log/ljbb/bak/ststem.log query\where deptno30\ buffer100000000 hr/hr 用户/密码 tablesJOBS 表名:JOBS file/ljbb/bak/system.sql 备份文件路径 log/ljbb/ba…...
oracle 并行parallel的插入insert用法
在Oracle数据库中,INSERT 语句确实可以使用 Parallel(并行)功能。通过并行插入,可以在插入数据时同时利用多个并行操作进程来执行插入操作,从而显著提高插入操作的速度和效率。这对于需要处理大量数据插入的场景尤为有…...
夜莺监控使用指南
夜莺监控使用指南 本文用于解决在部署和应用夜莺监控中遇到的一些问题以及官方文档缺失的某些步骤可能会遇到的坑。 安装过程 我使用是NightingaleCategrafPrometheus的架构。 Nightingale安装文档:https://flashcat.cloud/docs/content/flashcat-monitor/night…...

MySQLDM笔记-查询库中是否存在列出的表名及查询库中列出的不存在的表名
如下表名: aaa,bb,cc,ccs,dds,csdf,csdfs,sdfa,werwe,csdfsd 在MySQL库中,查询哪些表名在数据库中 SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema your_database_name_here AND table_name IN (aaa, bb, cc, ccs, dds, csdf…...

第9天 xxl-job
使用xxl-job需要建表 引入依赖 添加配置 Bean public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor new XxlJobSpringExecutor();xxlJo…...
C++字符串<string>库
一:string及其标准库 C中使用string类需要添加<string>库。 string初始化: string str1 "Hello"; string str2; str2 "World"; string str3 str1 str2; string在变量的声明以及初始化与C语言的char类字符串一致。但是str…...

智能分析,安全无忧:AI视频分析技术在安全生产中的深度应用
在当今快速发展的科技时代,视频智能分析技术(Intelligent Video Analysis,简称IV)已经成为提升安全生产水平的重要手段。这一技术通过计算机图像视觉分析技术,实现了对场景中目标的自动识别和追踪,有效提升…...

02 Canal的安装使用
1 下载Canal Cannal下载地址如下:https://github.com/alibaba/canal/releases,这里选择Canal 1.1.4版本下载。2 上传解压 #首先创建目录 “/software/canal” [rootnode3 ~]# mkdir -p /software/canal#将Canal安装包解压到创建的canal目录中 [rootnode3 ~]# tar …...

【网络安全】玲珑安全第四期
鉴于玲珑安全漏洞挖掘前三期课程取得的优异成绩和获得的强烈反响,我们决定启动玲珑安全第四期漏洞挖掘培训计划。 文章目录 往期学员收获基础学员报喜(部分)课程反馈第四期课程课程内容免费课程往期学员收获 第一期课程总结及学员收获:->点我查看第一期学员收获<- …...

【工具】图片背景移除界面 UI 源码
移除图片背景的UI 照片背景移除和填充颜色的用户界面 仓库地址:https://github.com/MengWoods/remove-background-ui/tree/main 介绍 该项目提供了一个基于 removebg 库的用户界面,用于从输入的照片中移除背景,并用不同的颜色填充背景。 …...

CentOS linux 安装openssl(openssl拒绝服务漏洞【CVE-2022-0778】解决)
一、安装 1.下载相关openssl包 下载地址: https://www.openssl.org/source/ 2.将下载好的压缩包放到 /app/server/nginx 路径下(根据自己实际需求定义) 3.切换至该路径 cd /app/server/nginx4.压缩包解压 压缩包解压 :tar -…...

假如有一个嵌套集合,怎么通过stream流将集合放到一个集合之中?
假如有一个嵌套集合,怎么通过stream流将集合放到一个集合之中? 问题解释:你有一个嵌套的集合,想要通过 Stream 流的方式将其中嵌套的集合放到一个新的集合中。可以使用 flatMap 方法来实现。这种方法非常适合处理嵌套集合的情况。…...
flutter doctor出现 Unable to find bundled Java version
在安装flutter时执行flutter doctor时出现了如下错误: [!] Android Studio (version 2022.1) ✗ Unable to find bundled Java version. 解决办法 检查下Applications/Android Studio.app/Contents目录下有没有jre文件夹,如果没有则创建一个&…...
Linux系统修改root密码
疑难杂症篇(十六)--虚拟机出现“The system is running in low-graphics mode“问题的解决方案_the system is running in low graphic-CSDN博客...

AI时代,我们还可以做什么?
最近看了本书,书名叫做《拐点:站在 AI 颠覆世界的前夜》,作者是万维钢。 本想着看完后,就能掌握一整套 AI 技巧,结果——竟然学了很多道理。 这本书讨论了以下话题: 我们该怎么理解这个 AI 大时代的哲学&am…...

网络编程(Modbus进阶)
思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...
React Native 导航系统实战(React Navigation)
导航系统实战(React Navigation) React Navigation 是 React Native 应用中最常用的导航库之一,它提供了多种导航模式,如堆栈导航(Stack Navigator)、标签导航(Tab Navigator)和抽屉…...

从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

QT: `long long` 类型转换为 `QString` 2025.6.5
在 Qt 中,将 long long 类型转换为 QString 可以通过以下两种常用方法实现: 方法 1:使用 QString::number() 直接调用 QString 的静态方法 number(),将数值转换为字符串: long long value 1234567890123456789LL; …...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心
当仓库学会“思考”,物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景: 凌晨3点,某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...
基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划
经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码,实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析 一、第一轮提问(基础概念问题) 1. 请解释Spring框架的核心容器是什么?它在Spring中起到什么作用? Spring框架的核心容器是IoC容器&#…...
Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入
在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法:使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式(ExecutorType.BATCH)。 方法一:使用 XML 的 <foreach> 标签ÿ…...
django blank 与 null的区别
1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是,要注意以下几点: Django的表单验证与null无关:null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL,而blank参数控制的是Django表单验证时字…...