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【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()

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分布式限流:Spring Cloud Gateway 限流

分布式限流&#xff1a;Spring Cloud Gateway 限流 在现代微服务架构中&#xff0c;流量控制是一个至关重要的部分。分布式限流作为一种有效的流量控制手段&#xff0c;能够帮助我们保护系统不被突发的流量冲垮。Spring Cloud Gateway支持多种限流方式。 什么是分布式限流 分…...

快递物流运输中的锁控系统优缺点探讨

一、物流运输中锁控系统的重要性 1.1 保障货物安全 在物流运输过程中&#xff0c;货物安全是物流公司最为关注的问题之一。传统机械锁虽然在一定程度上提供了安全保障&#xff0c;但其缺点逐渐暴露&#xff0c;成为物流运输中的一个痛点。 易被破解&#xff1a;传统机械锁通…...

【Python】已解决:urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

文章目录 一、分析问题背景二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例五、注意事项 已解决&#xff1a;urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden 一、分析问题背景 在使用Python的urllib库中的urlopen或urlretrieve函数下载文件时&#xff0c;有时会遇到…...

Python使用(...)连接字符串

Python 字符串连接的灵活性。 使用括号来组织多行字符串时的自动拼接。 e e var_str g*3connect_str (fa{e}bcvar_strh )print(connect_str) print(type(connect_str)) 运行结果&#xff1a; aebcgggh <class str> 解释&#xff1a; 定义变量&#xff1a; e e:…...

UE5文件操作

首先在虚幻引擎中创建UMyBlueprintFunctionLibrary类&#xff0c;可以在该类中写我们重复利用的功能&#xff0c;并且这些功能不依赖于特定的游戏对象&#xff0c;方便全局调用。 1.文件的读取和写入 UFUNCTION(BlueprintCallable, Category "File")static bool lo…...

JRT性能演示

演示视频 君生我未生&#xff0c;我生君已老&#xff0c;这里是java信创频道JRT&#xff0c;真信创-不糊弄。 基础架构决定上层建筑&#xff0c;和给有些品种的植物种植一样&#xff0c;品种不对&#xff0c;施肥浇水再多&#xff0c;也是不可能长成参天大树的。JRT吸收了各方…...

LLAMA3==shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat。windows安装不使用ollama

创建环境&#xff1a; conda create -n llama3_env python3.10 conda activate llama3_env conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit11.7 -c pytorch 安装Hugging Face的Transformers库&#xff1a; pip install transformers sentencepiece 下载模型 ht…...

mysql内存和磁盘的关系

mysql内存和磁盘的关系 1.MySQL的内存和磁盘之间的关系是密切的。MySQL的数据存储在磁盘上&#xff0c;但为了高效地执行查询操作&#xff0c;它也会将数据页&#xff08;每个页通常为16KB&#xff09;读入内存。MySQL的缓冲池&#xff08;buffer pool&#xff09;是在内存中的…...

【深度 Q 学习-01】 Q学习概念和python实现

文章目录 一、说明二、深度 Q 学习概念三、python实现四、结论 关键词&#xff1a;Deep Q-Networks 一、说明 在强化学习 &#xff08;RL&#xff09; 中&#xff0c;Q 学习是一种基础算法&#xff0c;它通过学习策略来最大化累积奖励&#xff0c;从而帮助智能体导航其环境。它…...

智慧城市运维可视化:透视未来城市高效管理的新视窗

行业痛点 现代城市运维是一个复杂而庞大的系统&#xff0c;涉及到诸多方面&#xff0c;包括交通、环境、能源等等。然而&#xff0c;在城市运维中&#xff0c;存在着一些现实的痛点&#xff0c;给城市管理者带来了不小的压力和困扰&#xff1a; 1、交通拥堵 随着城市化进程的…...