当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode 刷题之 BFS 广度优先搜索【Python实现】

1. BFS 算法框架

  • BFS:用来搜索 最短路径 比较合适,如:求二叉树最小深度、最少步数、最少交换次数,一般与 队列 搭配使用,空间复杂度比 DFS 大很多
  • DFS适合搜索全部的解,如:寻找最短距离,一般与 搭配使用
def BFS(start, target):"""计算从 start 到 target 的最近距离"""q = []	# 队列,先进先出visited = {}	# 避免走回头路q.append(start)	# 将起点加入队列visited.add(start)	step = 0	# 记录扩散步数while q:for i in range(len(q)):cur = q.pop()# 判断是否达到终点if cur == target:return step# 将 cur 相邻的节点加入队列for j in cur.adj():if j not in visited:q.insert(0, j)	# 队列:先进先出visited.add(j)# 更新步数step += 1

2. 二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度

给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:2
示例 2:输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
输出:5提示:树中节点数的范围在 [0, 105] 内
-1000 <= Node.val <= 1000

题解:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:if not root:return 0q = [root]step = 1while q:size = len(q)for i in range(size):node = q.pop(0)# 判断是否达到终点,结束条件if node.left == None and node.right == None:return step# 将相邻节点添加到队列if node.left != None:q.append(node.left)if node.right != None:q.append(node.right)# 更新步数step += 1return stepif __name__ == '__main__':# root = [3,9,20,null,null,15,7]root = TreeNode(3)node1 = TreeNode(9)node2 = TreeNode(20)node3 = TreeNode(15)node4 = TreeNode(7)root.left = node1root.right = node2node2.left = node3node2.right = node4s = Solution()print(s.minDepth(root))

3. 二叉树的层序遍历

102. 二叉树的层序遍历

给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 层序遍历 。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。示例 1:输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:[[3],[9,20],[15,7]]
示例 2:输入:root = [1]
输出:[[1]]
示例 3:输入:root = []
输出:[]提示:树中节点数目在范围 [0, 2000] 内
-1000 <= Node.val <= 1000

题解:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:if root == None:return []q = [root]res = []while q:level = []  # 记录每层节点的值for i in range(len(q)):node = q.pop()level.append(node.val)# 说明该节点没有左右节点了if node.left == None and node.right == None:continueif node.left != None:q.insert(0, node.left)if node.right != None:q.insert(0, node.right)# 将每层的结果添加到 resres.append(level)return res

4. 打开转盘锁

752. 打开转盘锁

你有一个带有四个圆形拨轮的转盘锁。每个拨轮都有10个数字: '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' 。每个拨轮可以自由旋转:例如把 '9' 变为 '0','0' 变为 '9' 。每次旋转都只能旋转一个拨轮的一位数字。锁的初始数字为 '0000' ,一个代表四个拨轮的数字的字符串。列表 deadends 包含了一组死亡数字,一旦拨轮的数字和列表里的任何一个元素相同,这个锁将会被永久锁定,无法再被旋转。字符串 target 代表可以解锁的数字,你需要给出解锁需要的最小旋转次数,如果无论如何不能解锁,返回 -1 。示例 1:输入:deadends = ["0201","0101","0102","1212","2002"], target = "0202"
输出:6
解释:
可能的移动序列为 "0000" -> "1000" -> "1100" -> "1200" -> "1201" -> "1202" -> "0202"。
注意 "0000" -> "0001" -> "0002" -> "0102" -> "0202" 这样的序列是不能解锁的,
因为当拨动到 "0102" 时这个锁就会被锁定。
示例 2:输入: deadends = ["8888"], target = "0009"
输出:1
解释:把最后一位反向旋转一次即可 "0000" -> "0009"。
示例 3:输入: deadends = ["8887","8889","8878","8898","8788","8988","7888","9888"], target = "8888"
输出:-1
解释:无法旋转到目标数字且不被锁定。提示:1 <= deadends.length <= 500
deadends[i].length == 4
target.length == 4
target 不在 deadends 之中
target 和 deadends[i] 仅由若干位数字组成

题解:

class Solution:def openLock(self, deadends: List[str], target: str) -> int:if target == "0000":return 0visited = {"0000"}  # 记录已经穷举过的密码,防止走回头路q = ["0000"]step = 0    # 步数while q:for i in range(len(q)):num = q.pop()# 若刚好是目标就退出if num == target:return stepif num in deadends:continue# 拨动密码锁,将一个节点的未遍历相邻节点加入队列for j in range(4):# 向上拨动up = self.plus_one(num, j)# 向下拨动down = self.minus_one(num, j)# 若已经访问过则不添加到 visitedif up not in visited:q.insert(0, up)visited.add(up)if down not in visited:q.insert(0, down) visited.add(down)# 增加步数step += 1return -1 def plus_one(self, num, j):a = list(num)if a[j] == "9":a[j] = "0"else:a[j] = str(int(a[j]) + 1)return "".join(a)def minus_one(self, num, j):a = list(num)if a[j] == "0":a[j] = "9"else:a[j] = str(int(a[j]) -1)return "".join(a)

参考:BFS 算法框架套路详解

5. 钥匙和房间

841. 钥匙和房间

有 n 个房间,房间按从 0 到 n - 1 编号。最初,除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而,你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。当你进入一个房间,你可能会在里面找到一套不同的钥匙,每把钥匙上都有对应的房间号,即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true,否则返回 false。示例 1:输入:rooms = [[1],[2],[3],[]]
输出:true
解释:
我们从 0 号房间开始,拿到钥匙 1。
之后我们去 1 号房间,拿到钥匙 2。
然后我们去 2 号房间,拿到钥匙 3。
最后我们去了 3 号房间。
由于我们能够进入每个房间,我们返回 true。
示例 2:输入:rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]
输出:false
解释:我们不能进入 2 号房间。提示:n == rooms.length
2 <= n <= 1000
0 <= rooms[i].length <= 1000
1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000
0 <= rooms[i][j] < n
所有 rooms[i] 的值 互不相同

题解:

class Solution:def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:visited = {0}	# 记录已经穷举过的钥匙,防止走回头路queue = [0]while queue:index_keys = queue.pop()for i in rooms[index_keys]:if i not in visited:visited.add(i)queue.insert(0, i)return len(visited) == len(rooms)

这个题还可以用 DFS,只需将 queue.insert 换成 queue.append 即可

参考:7行DFS 8行BFS 两种方法 三种实现 超详细趣味0基础解 Python

6. BFS 遍历图

# -- coding: utf-8 --def bfs(_graph, s):"""BFS 遍历 图:param _graph: 图:param s: 从哪个点开始遍历:return:"""q = [s]visited = {s}while q:vertex = q.pop()nodes = _graph[vertex]for node in nodes:if node not in visited:visited.add(node)q.insert(0, node)print(vertex)if __name__ == '__main__':# 图可以抽象为一个字典,key 表示当前节点,value 为该节点的下个节点集合graph = {"A": ["B", "C"],"B": ["A", "C", "D"],"C": ["A", "B", "D", "E"],"D": ["B", "C", "E", "F"],"E": ["C", "D"],"F": ["D"],}bfs(graph, "A")  # 从 A 点开始,输出 A、B、C、D、E、F

参考:[Python] BFS和DFS算法(第1讲)

相关文章:

LeetCode 刷题之 BFS 广度优先搜索【Python实现】

1. BFS 算法框架 BFS&#xff1a;用来搜索 最短路径 比较合适&#xff0c;如&#xff1a;求二叉树最小深度、最少步数、最少交换次数&#xff0c;一般与 队列 搭配使用&#xff0c;空间复杂度比 DFS 大很多DFS&#xff1a;适合搜索全部的解&#xff0c;如&#xff1a;寻找最短…...

Hadoop01【尚硅谷】

大数据学习笔记 大数据概念 大数据&#xff1a;指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合&#xff0c;是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 主要解决&#xff0c;海量数据的存储…...

Echarts 配置横轴竖轴指示线,更换颜色、线型和大小

第018个点击查看专栏目录本示例是描述如何在Echarts上配置横轴竖轴指示线&#xff0c;更换颜色、线型和大小。方法很简单&#xff0c;参考示例源代码。 文章目录示例效果示例源代码&#xff08;共85行&#xff09;相关资料参考专栏介绍示例效果 示例源代码&#xff08;共85行&a…...

OpenAI 官方API Java版SDK,两行代码即可调用。包含GhatGPT问答接口。

声明&#xff1a;这是一个非官方的社区维护的库。 已经支持OpenAI官方的全部api&#xff0c;有bug欢迎朋友们指出&#xff0c;互相学习。 注意&#xff1a;由于这个接口&#xff1a; https://platform.openai.com/docs/api-reference/files/retrieve-content 免费用户无法使…...

SpringBoot 日志文件

(一)日志文件有什么用&#xff1f;除了发现和定位问题之外&#xff0c;我们还可以通过日志实现以下功能&#xff1a;记录用户登录日志&#xff0c;以便分析用户是正常登录还是恶意破解用户。记录系统的操作日志&#xff0c;以便数据恢复和定位操作 。记录程序的执行时间&#x…...

SQL71 检索供应商名称

描述Vendors表有字段供应商名称&#xff08;vend_name&#xff09;、供应商国家&#xff08;vend_country&#xff09;、供应商州&#xff08;vend_state&#xff09;vend_namevend_countryvend_stateappleUSACAvivoCNAshenzhenhuaweiCNAxian【问题】编写 SQL 语句&#xff0c;…...

02:入门篇 - 漫谈 CTK

作者: 一去、二三里 个人微信号: iwaleon 微信公众号: 高效程序员 十万个为什么 五千个在哪里?七千个怎么办?十万个为什么?。。。生活中,有很多奥秘在等着我们去思考、揭示! 同样地,在使用 CTK 时,很多小伙伴一定也存在诸多疑问: 为什么 CTK Plugin Framework 要借…...

SpringBoot常用注解

SpringBootApplication注解包含如下三个SpringBootConfigurationEnableAutoConfigurationComponentScanSpringBootConfiguration等同于Configuration&#xff0c;是属于spring的一个配置类这里的 Configuration 对我们来说并不陌生&#xff0c;它就是 JavaConfig 形式的 Spring…...

RBAC权限模型

什么是RBAC权限模型&#xff1f; RBAC是基于角色的访问控制&#xff0c;在RBAC中&#xff0c;权限与角色相关联&#xff0c;用户通过成为适当角色的成员而得到这些角色的权限。 1.0级 用户、角色、权限 2.0 权限分级 公司>部门>小组 2.1 权限继承 ps: 这个人是一个小组长…...

【郭东白架构课 模块一:生存法则】07|法则三:架构师如何找到自己的商业模式?

你好&#xff0c;我是郭东白&#xff0c;今天我们来聊聊架构活动中对商业价值的考量。 今天我们要讲的是架构师的第三个生存法则&#xff1a;作为一个架构师&#xff0c;必须要在有限的资源下最大化架构活动所带来的商业价值。对于任何一个架构活动而言&#xff0c;架构师的可…...

STM32 - 看门狗

独立看门狗 IWDG专业时钟LSI 低功耗仍可以运行对定时的控制比较松喂狗这些时间是按照40kHz时钟给出。实际上&#xff0c;MCU内部的RC频率会在30kHz到60kHz之间变化。此外&#xff0c;即使RC振荡器的频率是精确的&#xff0c;确切的时序仍然依赖于APB接口时钟与RC振荡器时钟之间…...

Redis集群搭建

一、哨兵模式 在 redis3.0之前&#xff0c;redis使用的哨兵架构&#xff0c;它借助 sentinel 工具来监控 master 节点的状态&#xff1b;如果 master 节点异常&#xff0c;则会做主从切换&#xff0c;将一台 slave 作为 master。 哨兵模式的缺点&#xff1a; &#xff08;1&…...

车载基础软件——AUTOSAR AP典型应用案例

我是穿拖鞋的汉子&#xff0c;魔都中一位坚持长期主义的工程师&#xff01; 最近不知道为何特别喜欢苏轼的一首词&#xff1a; 缺月挂疏桐&#xff0c;漏断人初静。谁见幽人独往来&#xff0c;缥缈孤鸿影。 惊起却回头&#xff0c;有恨无人省。拣尽寒枝不肯栖&#xff0c;寂寞…...

消息中间件----内存数据库 Redis7(第3章 Redis 命令)

Redis 根据命令所操作对象的不同&#xff0c;可以分为三大类&#xff1a;对 Redis 进行基础性操作的命令&#xff0c;对 Key 的操作命令&#xff0c;对 Value 的操作命令。3.1 Redis 基本命令首先通过 redis-cli 命令进入到 Redis 命令行客户端&#xff0c;然后再运行下面的命令…...

react-03-react-router-dom-路由

react-router-dom:react路由 印记中文:react-router-dom 1、路由原理 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>前端路由的基石_history</title> </head> <body><a hre…...

2自由度悬架LQR控制

目录 1 悬架系统 1.1 悬架结构示意图 1.2 悬架数学模型 1.3 路面激励 2.仿真分析 2.1simulink模型 2.2 仿真结果 2.3 结论 3. 总结 1 悬架系统 1.1 悬架结构示意图 1.2 悬架数学模型 其中&#xff1a;x1为悬架动扰度&#xff0c;x2为车身加速度&#xff0c;x3为轮胎…...

C语言返回类型为指针的一些经典题目(下)

续上一篇文章&#xff0c;上一篇文章题目都很经典&#xff0c;这一篇也不例外。一.返回类型为指针经典题目(下)1.代码(第六题)char *GetMemory3(int num) {char *p (char *)malloc(sizeof(char) * num);return p; } void Test3(void) {char *str NULL;str GetMemory3(100…...

OpenAI 官方api 阅读笔记

网站 API Key concepts Prompts and completions You input some text as a prompt, and the model will generate a text completion that attempts to match whatever context or pattern you gave it. Token  模型通过将文本分解成token来理解和处理, 处理token数量取…...

微服务项目【分布式锁】

创建Redisson模块 第1步&#xff1a;基于Spring Initialzr方式创建zmall-redisson模块 第2步&#xff1a;在zmall-redisson模块中添加相关依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</a…...

JavaWeb5-线程常用属性

目录 1.ID 2.名称 3.状态 4.优先级 5.是否守护线程 5.1.线程类型&#xff1a; ①用户线程&#xff08;main线程默认是用户线程&#xff09; ②守护线程&#xff08;后台/系统线程&#xff09; 5.2.守护线程作用 5.3.守护线程应用 5.4.守护线程使用 ①在用户线程&am…...

JVM调优及垃圾回收GC

一、说一说JVM的内存模型。JVM的运行时内存也叫做JVM堆&#xff0c;从GC的角度可以将JVM分为新生代、老年代和永久代。其中新生代默认占1/3堆内存空间&#xff0c;老年代默认占2/3堆内存空间&#xff0c;永久代占非常少的对内存空间。新生代又分为Eden区、SurvivorFrom区和Surv…...

JAVA练习53-打乱数组

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言 一、题目-打乱数组 1.题目描述 2.思路与代码 2.1 思路 2.2 代码 总结 前言 提示&#xff1a;这里可以添加本文要记录的大概内容&#xff1a; 2月17日练习内…...

基于RK3588的嵌入式linux系统开发(三)——Uboot镜像文件合成

本章uboot镜像文件的合成包括官网必备文件rkbin下载和uboot镜像文件合成两部分内容&#xff0c;具体分别如下所述。 &#xff08;一&#xff09;下载rkbin文件包 以上uboot编译生成的uboot镜像不能直接烧录到板卡中运行&#xff0c;需要与atf、bl31、ddr配置文件等必备文件合成…...

wireshark抓包后通过工具分包

分包说明&#xff1a;关于现场问题分析&#xff0c;一般都是通过日志&#xff0c;这个属于程序中加的打印&#xff0c;或存数据库&#xff0c;或者存文本形式&#xff0c;这种一般比较符合程序逻辑&#xff1b;还有一种就是涉及到网络通信方面的&#xff0c;需要通过抓包来分析…...

举个栗子~Tableau 技巧(251):统一多个工作表的坐标轴范围

在工作汇报场景&#xff0c;有一个很常见、很多数据粉反馈的需求&#xff1a;同一看板上的两个图表&#xff0c;因为轴范围不一致&#xff08;如下图&#xff09;&#xff0c;很难直观比较。有什么办法可以统一它们的坐标轴范围呢&#xff1f; 类似需求&#xff0c;不论两个还是…...

Centos7 调整磁盘空间

1. 查看磁盘空间占用情况&#xff1a; df -h 可以看到 /home 有很多剩余空间,占了绝大部分&#xff0c; 而我又很少把文件放在home下。 2. 备份 /home 下的内容&#xff1a; cp -r /home/ /homebak/ 3. 关闭home进程&#xff1a; fuser -m -v -i -k /home 报错: -bash: fuser…...

小菜版考试系统——“C”

各位CSDN的uu们你们好呀&#xff0c;今天&#xff0c;小雅兰的内容是小菜版考试系统&#xff0c;最近一直在忙C语言课程设计的事&#xff0c;那么&#xff0c;就请uu们看看我的学习成果吧。 课程设计任务 摘要 题目分析 流程图 关键程序代码 程序运行结果 结论与心得 参…...

Twitter被封号了?最详细的申诉教程在此

由于Twitter检测系统是十分敏感的&#xff0c;所以在运营的时候很容易莫名就出现“此账号被封禁”或者“此账号被冻结”的情况。出现这种情况大多是因为账号发送了垃圾信息、面临安全风险、发太多广告或者太久没上线被判为机器人这几个原因。被封号后&#xff0c;我们可以通过向…...

Docker 安装配置

本章背景知识 本章主要介绍在 Centos 操作系统平台上进行安装和配置Docker Engine。 环境准备 1、操作系统支持。 CentOS、Debian、Fedora、Raspbian、RHEL、SLES、Ubuntu、Binaries 2、启用yum 软件仓库源。 centos-extras 编者注&#xff1a;Centos 默认已经开启cento…...

死锁检测组件-设想

死锁检测组件-设想 现在有三个临界资源和三把锁绑定了&#xff0c;三把锁又分别被三个线程占用。&#xff08;不用关注临界资源&#xff0c;因为锁和临界资源是绑定的&#xff09; 但现在出现这种情况&#xff1a;线程1去申请获取锁2&#xff0c;线程2申请获取锁3&#xff0c;…...

网站如何优化关键词排名/seo排名培训

783. 二叉搜索树节点最小距离 难度简单106 给定一个二叉搜索树的根节点 root&#xff0c;返回树中任意两节点的差的最小值。 示例&#xff1a; 输入: root [4,2,6,1,3,null,null] 输出: 1 解释: 注意&#xff0c;root是树节点对象(TreeNode object)&#xff0c;而不是数组。给…...

诸城做网站/seo站长博客

基于顺序搜索动态分区分配算法&#xff0c;只要把概念弄清楚&#xff0c;那么新进程的处理就很简单了。 最佳适应(best,fit BF)算法 所谓最佳&#xff0c;每次为作业分配内存时&#xff0c;总能把能满足要求&#xff0c;又是最小的空闲分配给作业。避免大材小用。主要做法&am…...

彩票网站建设dadi163/360推广客服电话是多少

1&#xff0c;监控CPU使用情况--uptime命令该命令描述为&#xff1a;打印当前时间&#xff0c;系统已经运行了多久&#xff0c;当前登录用户数及系统平均负载[studymonitor ~]$ uptime06:58:50 up 1 day, 10:41, 4 users, load average: 0.06, 0.02, 0.00系统当前时间为6:58:…...

贵阳汽车网站建设/挖掘爱站网

) f.write(ani.to_html5_video()) # f.write(...

机械网站建设价格/技能培训网

作者&#xff1a;SmartMax 链接&#xff1a;https://www.zhihu.com/question/30711594/answer/164335112 来源&#xff1a;知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权&#xff0c;非商业转载请注明出处。 如下过程部署服务器。 这时候默认的安全组配置 &#xff0…...

wordpress启用多站点和子站独立域名绑定后设置/网站seo诊断分析

前言 今年互联网形式依旧严峻&#xff0c;再次爆发几次大规模裁员潮。我决定把这篇文章分享出来帮助那些对前途感到迷茫的朋友。根据粉丝投稿的真实经历改编 在现在这个浮躁而又拜金的社会&#xff0c;我相信很多人做技术并非出于热爱&#xff0c;只是被互联网的高薪吸引&…...