【代码随想录训练营】【Day 66】【图论-3】| 卡码 101-104
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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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CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
论文:CM-UNet: Hybrid :CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation 代码:https://github.com/XiaoBuL/CM-UNet Abstrcat: 由于大规模图像尺寸和对象变化,当前基于 CNN 和 Transformer 的遥感图像语义分割方…...
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DP:子序列问题
文章目录 什么是子序列子序列的特点举例说明常见问题 关于子序列问题的几个例题1.最长递增子序列2.摆动序列3.最长递增子序列的个数4.最长数对链5.最长定差子序列 总结 什么是子序列 在计算机科学和数学中,子序列(Subsequence)是指从一个序列…...
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Spring Data与多数据源配置
Spring Data与多数据源配置 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Spring Data中配置和使用多个数据源。 在现代应用程序中&…...
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【前端vue3】TypeScrip-类型推论和类型别名
类型推论 TypeScript里,在有些没有明确指出类型的地方,类型推论会帮助提供类型。 例如: 变量xiaoc被推断类型为string 如重新给xiaoc赋值数字会报错 let xiaoc "xiaoc"xiaoc 1111111111111如没有给变量指定类型和赋值…...
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javaEE——Servlet
1.web开发概述 所谓web开发,指的是从网页中向后端程序发送请求,与后端程序进行交互 2.java后端开发环境搭建 web后端(javaEE)程序需要运行在服务器中的,这样前端才可以访问得到 3.服务器是什么? ①服务器就是一款软件,可以向其发送请求&#…...
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Kotlin扩展函数(also apply run let)和with函数
also apply run let with的使用例子 private fun testOperator() {/*** also*/val person Person("ZhangSan", 18)person.also {// 通常仅仅打印使用, 也可以通过it修改it.name "ZhangSan1"println("also inner name: " it.name)}println(&qu…...
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实战演练:Fail2Ban部署全攻略,确保您的服务器免受CVE-2024-6387侵害!
Fail2Ban是一个开源的入侵防护软件,它可以扫描日志文件,识别恶意行为(如多次失败的登录尝试),并自动采取措施(如更新防火墙规则)来阻止攻击者。最近,CVE-2024-6387漏洞的爆出使我们更…...
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HarmonyOS APP应用开发项目- MCA助手(Day02持续更新中~)
简言: gitee地址:https://gitee.com/whltaoin_admin/money-controller-app.git端云一体化开发在线文档:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V5/agc-harmonyos-clouddev-view-0000001700053733-V5注:…...
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分布式限流:Spring Cloud Gateway 限流
分布式限流:Spring Cloud Gateway 限流 在现代微服务架构中,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,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…...
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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,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,但其缺点逐渐暴露,成为物流运输中的一个痛点。 易被破解:传统机械锁通…...
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【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: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,有时会遇到…...
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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: aebcgggh <class str> 解释: 定义变量: e e:…...
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UE5文件操作
首先在虚幻引擎中创建UMyBlueprintFunctionLibrary类,可以在该类中写我们重复利用的功能,并且这些功能不依赖于特定的游戏对象,方便全局调用。 1.文件的读取和写入 UFUNCTION(BlueprintCallable, Category "File")static bool lo…...
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JRT性能演示
演示视频 君生我未生,我生君已老,这里是java信创频道JRT,真信创-不糊弄。 基础架构决定上层建筑,和给有些品种的植物种植一样,品种不对,施肥浇水再多,也是不可能长成参天大树的。JRT吸收了各方…...
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LLAMA3==shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat。windows安装不使用ollama
创建环境: 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: pip install transformers sentencepiece 下载模型 ht…...
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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,但为了高效地执行查询操作,它也会将数据页(每个页通常为16KB)读入内存。MySQL的缓冲池(buffer pool)是在内存中的…...
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【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:Deep Q-Networks 一、说明 在强化学习 (RL) 中,Q 学习是一种基础算法,它通过学习策略来最大化累积奖励,从而帮助智能体导航其环境。它…...
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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,涉及到诸多方面,包括交通、环境、能源等等。然而,在城市运维中,存在着一些现实的痛点,给城市管理者带来了不小的压力和困扰: 1、交通拥堵 随着城市化进程的…...