首先,代码定义了两个函数number1和number2,它们都接受一个二维矩阵作为输入,并返回一个整数,表示可以到达目标点O的点的数量。这两个函数的主要区别在于它们的搜索策略不同。number1使用深度优先搜索(DFS)策略,而number2使用广度优先搜索(BFS)策略。
给定一个 m x n 的非负整数矩阵来表示一片大陆上各个单元格的高度。 “太平洋”处于大陆的左边界和上边界,而“大西洋”处于大陆的右边界和下边界。
顶点的入度,表示有多少条边指向这个顶点; 顶点的出度,表示有多少条边是以这个顶点为起点指向其他顶点。
417. 太平洋大西洋水流问题 问题描述 有一个 m × n 的矩形岛屿,与 太平洋 和 大西洋 相邻。 “太平洋” 处于大陆的左边界和上边界,而 “大西洋” 处于大陆的右边界和下边界。 这个岛被分割成一个由若干方形单元格组成的网格。 给定一个 m x n 的整数矩阵 heights , heights[r][c] 表示坐标 (r, c) 上单元格 高于海平面的高度 。 岛上雨水较多,如果相邻单元格的高度 小于或等于 当前单元格的高度,雨水可以直接向北、南、东、西流向相邻单元格。水可以从海洋附近
2023-05-07:给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。
1. 题目 问有几个连通网络 2. 解题 2.1 BFS 广度优先 参考图的数据结构 class Solution { public: int findCircleNum(vector<v
2023-03-11:给定一个N*M的二维矩阵,只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成,
TypeError: sequence item 0: expected str instance, int found
深度寻路算法(Depth-First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索图或树的算法。它从一个起始节点开始,沿着一条路径尽可能深地访问节点,直到到达一个无法访问的节点,然后回溯到最近的一个还未访问完的节点,继续进行深度优先搜索。深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。
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**解析:**Version 1,先用字典保存数值相同的元素的索引,然后使用广度优先遍历,初始值为(0, 0),分别表示索引位置为0以及跳跃次数1,遍历当前索引的左边元素、右边元素、以及值相同元素的索引,保存索引位置及跳跃次数,使用visited保存访问过的索引,相同数值的索引访问之后要将字典mapping中保持的索引序列也重置。Version 2代码稍微简洁一些。
实现图的深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中,我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图,并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。
ps: 邻接矩阵的意思是: 用一个二数组表示个顶点间的关系,来确定各顶点间的关系,因为图为有向图,所以上图的邻接矩阵如上
广度优先搜索在进一步遍历图中顶点之前,先访问当前顶点的所有邻接结点。访问了就入队。
前言:学习图的遍历算法之前,需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。 (1)邻接矩阵 (2)邻接表 一、DFS(深度优先遍历) 设置一个visited数组防止重复遍历,DFS主要利用
地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。 例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35,37),因为3+5+3+7 = 18。但是,它不能进入方格(35,38),因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子?
这些技巧可能大家大部分都用过了,如果用过就当作加深点映像,如果没有遇到过,就当作学会了几个技巧。
1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去,依次进行 邻接矩阵的广度优先遍历: BFS(G) for i=0;i<G->numVertexes;i++ visited[i]=false;//检测是否访问过 for i=0;i<G.numVertexes;i++//遍历顶点 if visited[
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
Python # Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid. # # The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, # where "adjacent" cells are those horizontally or vertically neighboring. # The same letter cell may
请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则该路径不能再进入该格子。例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bccced"的路径,但是矩阵中不包含"abcb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子。
特例处理:当初始的字符串有重复的字符时,如aab,需要保证字符只在此为固定一次,即遇到重复的字符时不进行交换直接跳过,即剪枝
深度优先搜索(Depth First Search, DFS)可以理解为走迷宫,假设当一个人走迷宫的时候,会遇到岔路口,面对多条路选择时,可以先随便选择一条,走着走着发现如果走不通了,可以退回到上一个岔路口,然后重新选择一条,用同样的方法继续走,直到直到出口为止。这样的策略即为DFS。
单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
1. 题目 节点间通路。给定有向图,设计一个算法,找出两个节点之间是否存在一条路径。 示例1: 输入:n = 3, graph = [[0, 1], [0, 2], [1, 2], [1, 2]], start = 0, target = 2 输出:true 示例2: 输入:n = 5, graph = [[0, 1], [0, 2], [0, 4], [0, 4], [0, 1], [1, 3], [1, 4], [1, 3], [2, 3], [3, 4]], start = 0, targ
深度优先搜索的一个实现就完成了。但是,上述对4个方向进行遍历。但是,机器人的起点固定,访问的格子是不能重复访问的,所以,方向向右、向下2个方向就可以满足。
source = sx, sy是出发位置,target = tx, ty是目标位置,
Graph 目录: 第一部分、创建图: 1,矩阵表示法 2,列表表示法 第二部分、搜索(DFS/BFS): 1,深度优先搜索(DFS) 2,广度优先搜索(BFS) 3,Dijkstra算法 第三部分、相关练习题 1,迷宫(1) 2,迷宫(2) 3,迷宫(3) 4,迷宫(4) 5,Flood Fill 6,Friend Circles 7,Number of Islands 8,Max Area of Island 9,Employee Importance 10, Is Graph Bipartite 11
请判定一个数独是否有效。 该数独可能只填充了部分数字,其中缺少的数字用 .表示。
邻接链表 邻接表表示法将图以邻接表(adjacency lists)的形式存储在计算机中。所谓图的邻接表,也就是图的所有节点的邻接表的集合;而对每个节点,它的邻接表就是它的所有出弧。邻接表表示法就
二维矩阵可以不产生一个图结构,直接在二维矩阵上计算。相应地,会设定一个布尔值数组visited[ i ] [ j ],表示某一个位置是否被遍历,true表示被遍历,false表示未被遍历。
在秋招及实习期间发现岛屿问题在面试中会被经常问到,本节来把leetcode上的所有岛屿问题通吃一遍。
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一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动,它每次可以向左、右、上、下移动一格(不能移动到方格外),也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。
图由两个部分组成,一是点node,二是边edge。 图的表示方法由邻接表法和邻接矩阵法。当然还有其他的方式。 如下所示,有一无向图,其邻接表和邻接矩阵示意图为:
图的搜索可以分为uninformed搜索和informed搜索,两者的区别是前者是的搜索是盲目的,它不知道目标节点在哪,而后者是启发式的搜索。
地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标(0,0)的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35,37),因为3+5+3+7 = 18。但是,它不能进入方格(35,38),因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子?
有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),每个值均在1,n内。
有 N 个房间,开始时你位于 0 号房间。每个房间有不同的号码:0,1,2,...,N-1,并且房间里可能有一些钥匙能使你进入下一个房间。
(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个单元格之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。
图的基本概念中我们需要掌握的有这么几个概念:无向图、有向图、带权图;顶点(vertex);边(edge);度(degree)、出度、入度。下面我们就从无向图开始讲解这几个概念。
在讨论图的遍历问题之前,我们先来讨论一下图的存储问题,也就是我们在写程序的时候如何保存、表示一个图。首先我们会用连续的整数编号来表示点集。比如1号顶点、2号顶点…… 其次,我们有两种方法表示边集。一种叫做邻接矩阵表示法,另一种叫邻接表表示法 邻接矩阵是说我们用一个二维矩阵A来表示边集。A~ij~=0表示顶点i和顶点j之间不存在边,A~ij~=1表示顶点i和顶点j之间存在边。例如:
这是一个典型的拓扑排序题目, 对拓扑排序不熟悉的,可以看下这个文章 - 揭开「拓扑排序」的神秘面纱,可以说讲的非常详细了。
2022-07-13:给你一个整数数组 arr ,你一开始在数组的第一个元素处(下标为 0)。
Given a 2D board containing 'X' and 'O' (the letter O), capture all regions surrounded by 'X'.
注意本题与leetcode 46. 全排列----回溯篇5的区别,区别在于本题所给的可选数组中出现了重复数字,并且要求我们返回所有不重复的全排列
在Java中,可以使用图数据结构和相关算法实现图的遍历和最短路径算法。下面将详细介绍如何使用Java实现这些算法。
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