代碼隨想錄算法訓練營DAY58|101.孤島的總面積、102.沉沒孤島、103. 水流問題、104.建造最大島嶼

忙。。。寫了好久。。。。慢慢補吧。

101.孤島的總面積

  • 先把周邊的島嶼變成水
  • dfs
def dfs(x, y, graph, s):if x<0 or x>=len(graph) or y<0 or y>=len(graph[0]) or graph[x][y]==0:return sgraph[x][y]=0s+=1s = dfs(x+1, y, graph, s)s = dfs(x-1, y, graph, s)s = dfs(x, y+1, graph, s)s = dfs(x, y-1, graph, s)return sif __name__=='__main__':n,m = map(int,input().split())graph=[]for i in range(n):row = list(map(int, input().split()))graph.append(row)for i in range(n):if graph[i][0]==1:dfs(i,0,graph,0)if graph[i][m-1]==1:dfs(i,m-1,graph,0)for j in range(m):if graph[0][j]==1:dfs(0,j,graph,0)if graph[n-1][j]==1:dfs(n-1,j,graph,0)s_t = 0for x in range(n):for y in range(m):if graph[x][y]==1:s=dfs(x,y,graph,0)s_t+=sprint(s_t)

102.沉沒孤島

from collections import dequedef bfs(x, y, graph):graph[x][y]=2que = deque([[x,y]])while que:x, y = que.popleft()directions = [[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]for k in range(4):x0, y0 = directions[k]new_x = x+x0new_y = y+y0if new_x>=0 and new_x<len(graph) and new_y>=0 and new_y<len(graph[0]) and graph[new_x][new_y]==1:que.append([new_x, new_y])graph[new_x][new_y]=2return     if __name__=='__main__':n,m = map(int,input().split())graph=[]for _ in range(n):row = list(map(int, input().split()))graph.append(row)    for i in range(n):if graph[i][0]==1:bfs(i,0,graph)if graph[i][m-1]==1:bfs(i,m-1,graph)for j in range(m):if graph[0][j]==1:bfs(0,j,graph)if graph[n-1][j]==1:bfs(n-1,j,graph)for x in range(n):for y in range(m):if graph[x][y]==2:graph[x][y]=1elif graph[x][y]==1:graph[x][y]=0for a in range(n):for b in range(m):print(str(graph[a][b])+' ',end = '')print()

103. 水流問題

  • 注意是從邊界逆流而上,判斷條件應該是graph[x][y]<=graph[new_x][new_y]:
def dfs(x,y,graph,bordermatrix):if bordermatrix[x][y]:returnbordermatrix[x][y]=1directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]for i in range(4):x0,y0=directions[i]new_x = x+x0new_y = y+y0if new_x<0 or new_x>=len(graph) or new_y<0 or new_y>=len(graph[0]):continueif graph[x][y]<=graph[new_x][new_y]:dfs(new_x,new_y,graph,bordermatrix)return if __name__=='__main__':n,m=map(int, input().split())graph=[]for _ in range(n):row = list(map(int, input().split()))graph.append(row)firstborder=[[0]*m for i in range(n)]secondborder=[[0]*m for i in range(n)]for i in range(n):dfs(i,0,graph,firstborder)dfs(i,m-1,graph,secondborder)for j in range(m):dfs(0,j,graph,firstborder)dfs(n-1,j,graph,secondborder)for k in range(n):for l in range(m):if firstborder[k][l] and secondborder[k][l]:print('{} {}'.format(str(k),str(l)))

104.建造最大島嶼

def dfs(x,y,graph,visited,mark,s):directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]if visited[x][y] or not graph[x][y]:return  svisited[x][y]=Truegraph[x][y]=marks+=1for i in range(4):x0,y0=directions[i]new_x = x+x0new_y = y+y0if new_x<0 or new_x>=len(graph) or new_y<0 or new_y>=len(graph[0]):continues = dfs(new_x,new_y,graph,visited,mark,s)return sif __name__=='__main__':n,m = map(int, input().split())graph = []for i in range(n):row = list(map(int, input().split()))graph.append(row)isallgrid=Truevisited=[[False]*m for i in range(n)]islands={}islands[0]=0idx=1for j in range(n):for k in range(m):if graph[j][k]==1:s = dfs(j,k,graph,visited,idx,0)islands[idx]=sidx+=1else:isallgrid=Falseif isallgrid:print(m*n)else:result = 0for j in range(n):for k in range(m):count = 1visitedgraph=[]if graph[j][k]==0:directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]for l in range(4):j0,k0 = directions[l]new_j = j+j0new_k = k+k0if new_j<0 or new_j>=len(graph) or new_k<0 or new_k>=len(graph[0]):continueif graph[new_j][new_k] in visitedgraph: continuecount+=islands[graph[new_j][new_k]]visitedgraph.append(graph[new_j][new_k])result = max(result, count)print(result)

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/43386.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/43386.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/43386.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

【爬蟲入門知識講解:xpath】

3.3、xpath xpath在Python的爬蟲學習中&#xff0c;起著舉足輕重的地位&#xff0c;對比正則表達式 re兩者可以完成同樣的工作&#xff0c;實現的功能也差不多&#xff0c;但xpath明顯比re具有優勢&#xff0c;在網頁分析上使re退居二線。 xpath 全稱為XML Path Language 一種…

軟考高級第四版備考--第16天(規劃溝通管理)Plan Communication Management

定義&#xff1a;基于每個干系人或干系人群體的信息需求、可用的組織資產以及具體的項目的需求&#xff0c;為項目溝通活動制定恰當的方法和計劃的過程。 作用&#xff1a; 及時向干系人提供相關信息&#xff1b;引導干系人有效參與項目&#xff1b;編制書面溝通計劃&#xf…

【基于R語言群體遺傳學】-16-中性檢驗Tajima‘s D及連鎖不平衡 linkage disequilibrium (LD)

Tajimas D Test 已經開發了幾種中性檢驗&#xff0c;用于識別模型假設的潛在偏差。在這里&#xff0c;我們將說明一種有影響力的中性檢驗&#xff0c;即Tajimas D&#xff08;Tajima 1989&#xff09;。Tajimas D通過比較數據集中的兩個&#x1d703; 4N&#x1d707;估計值來…

vue項目中常見的一些preset及其關系

Babel的作用 Babel主要用途是用來做js代碼轉換的&#xff0c;將最新的js語法或者api轉換成低版本瀏覽器可兼容執行的代碼。 語法兼容是指一些瀏覽器新特性增加的js寫法&#xff0c;例如箭頭函數 ()>{}&#xff1b;低版本的瀏覽器無法識別這些&#xff0c;會導致一些語法解…

spark shuffle寫操作——UnsafeShuffleWriter

PackedRecordPointer 使用long類型packedRecordPointer存儲數據。 數據結構為&#xff1a;[24 bit partition number][13 bit memory page number][27 bit offset in page] LongArray LongArray不同于java中long數組。LongArray可以使用堆內內存也可以使用堆外內存。 Memor…

秋招突擊——7/9——字節面經

文章目錄 引言正文八股MySQL熟悉嗎&#xff1f;講一下MySQL索引的結構&#xff1f;追問&#xff1a;MySQL為什么要使用B樹&#xff1f;在使用MySQL的時候&#xff0c;如何避免索引失效&#xff1f;講一下MySQL的事物有哪幾種特征&#xff1f;MySQL的原子性可以實現什么效果&…

GESP C++ 三級真題(2023年9月)T2 進制判斷

進制判斷 問題描述 N進制數指的是逢N進一的計數制。例如&#xff0c;人們日常生活中大多使用十進制計數&#xff0c; 而計算機底層則一般使用二進制。除此之外&#xff0c;八進制和十六進制在一些場合也是 常用的計數制(十六進制中&#xff0c;一般使用字母A至F表示十至十五…

【區塊鏈+跨境服務】粵澳健康碼跨境互認系統 | FISCO BCOS應用案例

2020 年突如其來的新冠肺炎疫情&#xff0c;讓社會治理體系面臨前所未見的考驗&#xff0c;如何兼顧疫情防控與復工復產成為社會 各界共同努力的目標。區塊鏈技術作為傳遞信任的新一代信息基礎設施&#xff0c;善于在多方協同的場景中發揮所長&#xff0c;從 而為粵澳兩地的疫情…

uniapp上傳文件并獲取上傳進度

1. 上傳普通文件 uni.chooseMessageFile({count: 1,success: (res) > {console.log(res)console.log("res123456", res.tempFiles[0].path)const uploadTask uni.uploadFile({url: http://localhost:8000/demo,filePath: res.tempFiles[0].path,name: file,form…

CSS關于居中的問題

文章目錄 1. 行內和塊級元素自身相對父控件居中1.1. 塊級元素相對父控件居中1.2. 行內元素相對于父控件居中 2. 實現單行文字垂直居中3. 子絕父相實現子元素的水平垂直居中3.1. 方案一3.1.1. 示例 3.2. 方案二3.2.1. 示例 3.3. 方案三(推薦)3.3.1. 示例 3.4. 方案四(了解一下) …

AI大模型知識點大梳理_ai大模型的精度以下哪項描述的準確

AI大模型是什么 AI大模型是指具有巨大參數量的深度學習模型&#xff0c;通常**包含數十億甚至數萬億個參數。**這些模型可以通過學習大量的數據來提高預測能力&#xff0c;從而在自然語言處理、計算機視覺、自主駕駛等領域取得重要突破。 AI大模型的定義具體可以根據參數規模…

短信驗證碼研究:公開的短信驗證碼接口、不需要注冊的短信驗證碼接口

短信驗證碼研究&#xff1a;公開的短信驗證碼接口、不需要注冊的短信驗證碼接口 0 說明 本文提供了一個短信驗證碼接口&#xff0c;主要用于以下場景&#xff1a; 1、用于開發調試 2、用于申請驗證碼困難的企業和個人 3、用于短信驗證碼認證還沒有通過&#xff0c;但是著急…

DBeaver操作MySQL無法同時執行多條語句的解決方法

DBeaver選擇數據庫連接&#xff0c;在【驅動屬性】中將allowMultiQueries允許執行多條語句置為True

各種音頻處理器

在HiFi&#xff08;高保真&#xff09;音頻系統中&#xff0c;通常需要使用一些特定類型的音頻處理器&#xff0c;以確保音頻信號的高保真和優質輸出。以下是一些常見的音頻處理器類型及其在HiFi系統中的應用&#xff1a; DAC&#xff08;數模轉換器&#xff09;&#xff1a; …

mysql 導出導入 數據庫

導出 MySQL 數據庫可以通過多種方法實現&#xff0c;最常見的方法是使用 mysqldump 工具。以下是一些常用的導出 MySQL 數據庫的方法&#xff1a; 使用 mysqldump 工具 mysqldump 是一個命令行工具&#xff0c;用于導出 MySQL 數據庫的結構和數據。以下是基本的導出命令&…

泰迪智能科技大數據實驗室產品-實訓管理平臺介紹

高校大數據實驗室通常配備有先進的計算機硬件和軟件工具&#xff0c;以及專門的數據庫和分析平臺&#xff0c;以便研究人員和學生能夠進行復雜的數據處理、分析和解釋。主要利用大數據技術進行科學研究、技術開發和人才培養。 泰迪智能科技實訓管理平臺作為教學核心&#xff0c…

JS進階-構造函數

學習目標&#xff1a; 掌握構造函數 學習內容&#xff1a; 構造函數 構造函數&#xff1a; 封裝是面向對象思想中比較重要的一部分&#xff0c;js面向對象可以通過構造函數實現的封裝。 同樣的將變量和函數組合到了一起并能通過this實現數據的共享&#xff0c;所不同的是借助…

小程序需要進行軟件測試嗎?小程序測試有哪些測試內容?

在如今移動互聯網快速發展的時代&#xff0c;小程序已成為人們生活中不可或缺的一部分。然而&#xff0c;面對日益增長的小程序數量和用戶需求&#xff0c;小程序的穩定性和質量問題日益突顯。因此&#xff0c;對小程序進行軟件測試顯得尤為重要。 近期的一項調查顯示&#xf…

【架構】分布式與微服務架構解析

分布式與微服務架構解析 一、分布式1、什么是分布式架構2、為什么需要分布式架構3、分布式架構有哪些優勢&#xff1f;4、分布式架構有什么劣勢&#xff1f;5、分布式架構有哪些關鍵技術&#xff1f;6、基于分布式架構如何提高其高性能&#xff1f;7、如何基于架構提高系統的穩…

【工具】咸魚小助手,一款咸魚之王輔助工具

轉載請注明出處&#xff1a;小鋒學長生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文幫助到了你&#xff0c;歡迎[點贊、收藏、關注]哦~ Github&#xff1a;咸魚之王的自動化腳本&#xff0c;自動答題、爬塔、領資源等 下載&#xff1a;(密碼:9u22) 咸魚小助手 文檔&#xff1a;騰訊文檔 視…