首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

gridland metro hackerrank矩阵

Gridland Metro是一个基于矩阵的编程问题,可以在HackerRank上找到。以下是对该问题的完善和全面的答案:

Gridland Metro是一个虚构的城市,由一个R行C列的矩阵组成,其中每个单元格代表一块土地。每个单元格可以包含一条铁路轨道,也可以是空地。城市中有一辆地铁列车,它可以在土地上移动。

问题的目标是计算地铁列车能够覆盖的最大土地面积。列车可以在同一行的相邻单元格之间移动,也可以在同一列的相邻单元格之间移动。但是,列车不能在同一行和同一列的不相邻单元格之间移动。

解决这个问题的一种方法是使用贪心算法。我们可以遍历矩阵的每一行,并将每一行中的铁路轨道合并为连续的区间。然后,我们可以计算每个区间的长度,并将它们相加,得到列车能够覆盖的最大土地面积。

以下是一个完整的解决方案的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
def gridlandMetro(n, m, k, tracks):
    grid = [[0] * m for _ in range(n)]
    
    # 标记铁路轨道
    for track in tracks:
        row = track[0] - 1
        start = track[1] - 1
        end = track[2] - 1
        for col in range(start, end + 1):
            grid[row][col] = 1
    
    # 计算最大土地面积
    max_area = 0
    for row in grid:
        intervals = mergeIntervals(row)
        for interval in intervals:
            max_area += interval[1] - interval[0] + 1
    
    return max_area

# 合并区间
def mergeIntervals(row):
    intervals = []
    start = None
    for i in range(len(row)):
        if row[i] == 1:
            if start is None:
                start = i
        else:
            if start is not None:
                intervals.append((start, i - 1))
                start = None
    if start is not None:
        intervals.append((start, len(row) - 1))
    return intervals

这个解决方案的时间复杂度为O(n * m),其中n和m分别是矩阵的行数和列数。

Gridland Metro问题的应用场景可以是城市交通规划。通过计算地铁列车能够覆盖的最大土地面积,可以帮助规划者确定最优的地铁线路,以提高城市交通效率。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助开发者构建和部署云计算应用。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址可以根据实际需求来确定,可以参考腾讯云官方网站或咨询腾讯云的客服人员获取更详细的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

领券