当前位置: 首页 > news >正文

【算法笔记】7.LeetCode-Hot100-图论专项

本来按照 Hot100 的顺序,刷了二叉树,但是由于编辑器糟糕的设计,导致文稿丢失,先写下一节图论。

刷题过半,发觉没必要掌握所有方法,只要掌握一种自己能理解的题解思路就可以。很多题解很没意思,纯粹以丧失可读性为代价优化复杂度,不如先找一种能稳定解题的方法再说。

1. 岛屿数量

如果发现一格是陆地,以它为基准,向上下左右进行广度优先搜索,如果是陆地,转换成水域(0)。

class Solution {
public:int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int nr = grid.size(); // 行数if (!nr) return 0;    // 如果网格为空,直接返回0int nc = grid[0].size(); // 列数int num_islands = 0; // 统计岛屿数量// 遍历每个单元格for (int r = 0; r < nr; ++r) {for (int c = 0; c < nc; ++c) {// 如果当前位置是陆地('1')if (grid[r][c] == '1') {num_islands++;        // 找到一个新岛屿,计数加一grid[r][c] = '0';     // 将其标记为访问过(变为水)// 使用 BFS(广度优先搜索)探索整座岛屿queue<pair<int, int>> neighbors;neighbors.push({r, c}); // 将起始位置加入队列while (!neighbors.empty()) {pair<int, int> rc = neighbors.front(); // 获取当前坐标neighbors.pop();int row = rc.first, col = rc.second;// 检查上方相邻单元格if (row - 1 >= 0 && grid[row-1][col] == '1') {neighbors.push({row-1, col});grid[row-1][col] = '0'; // 标记访问}// 检查下方相邻单元格if (row + 1 < nr && grid[row+1][col] == '1') {neighbors.push({row+1, col});grid[row+1][col] = '0';}// 检查左方相邻单元格if (col - 1 >= 0 && grid[row][col-1] == '1') {neighbors.push({row, col-1});grid[row][col-1] = '0';}// 检查右方相邻单元格if (col + 1 < nc && grid[row][col+1] == '1') {neighbors.push({row, col+1});grid[row][col+1] = '0';}}}}}return num_islands; // 返回最终统计的岛屿数量}
};

2. 腐烂的橘子

和上题类似,用队列存储,用 BFS 做模拟。

class Solution {
public:int orangesRotting(vector<vector<int>>& grid) {int m = grid.size();           // 网格的行数int n = grid[0].size();        // 网格的列数queue<pair<int, int>> q;       // 用于BFS的队列,存放腐烂橘子的坐标int fresh = 0;                 // 新鲜橘子的数量// 预处理:统计新鲜橘子数量,并将所有腐烂橘子加入队列for (int i = 0; i < m; ++i) {for (int j = 0; j < n; ++j) {if (grid[i][j] == 2) {q.emplace(i, j); // 腐烂橘子加入队列} else if (grid[i][j] == 1) {fresh++; // 统计新鲜橘子}}}// 如果没有新鲜橘子,直接返回 0 分钟if (fresh == 0) return 0;int minutes = 0;vector<pair<int, int>> dirs = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; // 上下左右四个方向// BFS开始:每一轮表示一分钟while (!q.empty()) {int size = q.size(); // 当前分钟腐烂橘子的数量bool rotted = false;// 处理当前分钟所有腐烂橘子传播for (int i = 0; i < size; ++i) {auto [x, y] = q.front(); q.pop();for (auto [dx, dy] : dirs) {int nx = x + dx, ny = y + dy;// 如果邻居是新鲜橘子,则腐烂它if (nx >= 0 && nx < m && ny >= 0 && ny < n && grid[nx][ny] == 1) {grid[nx][ny] = 2;fresh--;            // 新鲜橘子减少q.emplace(nx, ny);  // 新腐烂橘子加入下一轮处理rotted = true;      // 标记有新橘子腐烂}}}// 如果有新橘子腐烂,时间加1if (rotted) minutes++;}// 如果还有剩余新鲜橘子,则说明不可能全部腐烂return fresh == 0 ? minutes : -1;}
};

3. 课程表

每门课程可能有一些“必须先学的课程”,先把所有“可以立刻学的课程”(没有前置课)放进一个队列里,然后一个一个学,如果某门课的所有前置课都完成了,就把它也加进队列。

最后如果所有课程都学完了,说明是可行的;否则,说明有互相依赖(死循环),学不了。

class Solution {
public:bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {// 每门课程依赖哪些课程vector<vector<int>> nextCourses(numCourses); // 记录某门课是哪些课的前置课程vector<int> beforeCount(numCourses, 0);      // 每门课需要完成的前置课程数量// 建立依赖关系for (auto& pre : prerequisites) {int course = pre[0];      // 要学习的课程int requirement = pre[1]; // 这门课程的前置课nextCourses[requirement].push_back(course); // 学完 requirement 后可以学 coursebeforeCount[course]++;                      // course 需要多一个前置课}queue<int> q; // 存放当前可以直接学习的课程(前置课数量为0)for (int i = 0; i < numCourses; ++i) {if (beforeCount[i] == 0) {q.push(i); // 没有前置课程的课,先学}}int studied = 0; // 记录已经完成的课程数量while (!q.empty()) {int current = q.front(); q.pop();studied++; // 当前课程可以学,计数加一// 学完 current 后,把它解锁的课程更新for (int next : nextCourses[current]) {beforeCount[next]--; // 有一门前置课已完成if (beforeCount[next] == 0) {q.push(next); // 这门课可以学了}}}// 如果全部课程都能完成,返回 truereturn studied == numCourses;}
};
  1. 实现 Trie (前缀树)

应用题,如果不用智能指针,需要注意内存泄露问题。

#include <string>
using namespace std;class Trie {
private:// 每个节点最多有 26 个小写字母子节点struct TrieNode {TrieNode* children[26] = {}; // 初始化为 nullptrbool isEnd = false;          // 是否是某个单词的结束位置};TrieNode* root;public:/** 初始化前缀树对象 */Trie() {root = new TrieNode();}/** 向前缀树中插入字符串 word */void insert(string word) {TrieNode* node = root;for (char ch : word) {int index = ch - 'a'; // 将字符映射到 0~25if (node->children[index] == nullptr) {node->children[index] = new TrieNode(); // 如果没有就创建节点}node = node->children[index]; // 向下移动}node->isEnd = true; // 标记这个节点为单词结尾}/** 如果字符串 word 在前缀树中,返回 true;否则,返回 false */bool search(string word) {TrieNode* node = root;for (char ch : word) {int index = ch - 'a';if (node->children[index] == nullptr) return false;node = node->children[index];}return node->isEnd; // 必须是单词结尾}/** 如果之前插入的字符串中,有以 prefix 为前缀的,返回 true;否则返回 false */bool startsWith(string prefix) {TrieNode* node = root;for (char ch : prefix) {int index = ch - 'a';if (node->children[index] == nullptr) return false;node = node->children[index];}return true; // 不要求结尾,只要路径存在}// 析构函数:释放内存~Trie() {destroy(root);}private:// 递归释放所有节点void destroy(TrieNode* node) {if (node == nullptr) return;for (int i = 0; i < 26; ++i) {destroy(node->children[i]);}delete node;}
};
http://www.dtcms.com/a/275492.html

相关文章:

  • 【node/vue】css制作可3D旋转倾斜的图片,朝向鼠标
  • 每日算法刷题Day46 7.12:leetcode前缀和3道题和差分2道题,用时1h30min
  • 代码训练LeetCode(46)旋转图像
  • Python爬虫实战:研究python-docx库相关技术
  • AI软件出海SEO教程
  • 26. 删除有序数组中的重复项
  • Eureka实战
  • 2025.7.12总结
  • 车载以太网-TTL
  • BaseDao 通用更新方法设计与实现
  • Qt:QCustomPlot类介绍
  • Python问题记录`No module named ‘matplotlib‘` 问题解决方案
  • 精密模具大深径比微孔尺寸检测方案 —— 激光频率梳 3D 轮廓检测
  • 论文阅读:HybridTrack: A Hybrid Approach for Robust Multi-Object Tracking
  • Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市生态环境监测与保护决策中的应用(344)
  • sscanf函数使用详解
  • WinSnap 6.1.1 中文版安装教程(64位)- 详细步骤图解
  • 系统分析师-计算机系统-输入输出系统
  • 如何通过多层次测试策略确保 80%+ 测试覆盖率
  • 【Spring AOP】什么是AOP?切点、连接点、通知和切面
  • SELECT ... INTO OUTFILE和LOAD DATA INFILE
  • Power Switch:用途、原理、工作方式及实现方案
  • CSS选择器进行定位
  • OneCode 3.0 DDD领域模型开放接口:基于DSMFactory的架构解析与实践指南
  • OBOO鸥柏丨满天星(MTSTAR)多媒体信息发布系统技术解析
  • Vscode中使用C++代码进行debug
  • Javaweb- 11 MVC架构模式
  • [BJDCTF2020]ZJCTF,不过如此
  • HarmonyOS从入门到精通:动画设计与实现之六 - 动画曲线与运动节奏控制
  • Leetcode百题斩-二分搜索