当前位置: 首页 > wzjs >正文

定制型网站建设合同范本免费seo技术教程

定制型网站建设合同范本,免费seo技术教程,建设隔热网站,做网站优化有必要图论 图论部分推荐 acm 模式,因为图的输入处理不一样 DFS,类似二叉树的递归遍历 BFS,类似二叉树的层次遍历 208. 实现 Trie (前缀树) 数据结构大概如下: 可以看成是 二十六叉树 (因为26个小写字母) …

图论

图论部分推荐 acm 模式,因为图的输入处理不一样

DFS,类似二叉树的递归遍历
BFS,类似二叉树的层次遍历

208. 实现 Trie (前缀树)

数据结构大概如下:

  • 可以看成是 二十六叉树 (因为26个小写字母)
    在这里插入图片描述
class Node:def __init__(self):self.son = {}self.end = False  # end=True, 表示当前结点已经构成一个单词class Trie:def __init__(self):self.root = Node()def insert(self, word: str) -> None:cur = self.rootfor c in word:if c not in cur.son:cur.son[c] = Node()cur = cur.son[c]cur.end = Truedef find(self, word: str) -> int:cur = self.rootfor c in word:if c not in cur.son:return 0cur = cur.son[c]return 2 if cur.end else 1def search(self, word: str) -> bool:return self.find(word) == 2def startsWith(self, prefix: str) -> bool:return self.find(prefix) != 0

DFS

(1)200. 岛屿数量

方法一:DFS

class Solution:def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:dx = [0,-1,0,1]dy = [-1,0,1,0]def dfs(i, j):if (not 0 <= i < m) or (not 0 <= j < n) or grid[i][j] == '0':returngrid[i][j] = '0'for idx in range(4):x = i + dx[idx]y = j + dy[idx]dfs(x,y)m = len(grid)n = len(grid[0])ans = 0 for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j] == "1":dfs(i,j)  # 把整个岛都标记ans += 1return ans

ACM 代码模式:99. 岛屿数量
在这里插入图片描述

读取每一行输入map(int, input().split())

  • input().split(),将输入的行,按照空格切分每个元素,返回一个list
  • map(int, input().split()),将 list 中每个元素转化为指定的 int类型,返回一个可迭代的对象

例如输入1 2 3 4

  • input().split(),得到[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’]
  • list(map(int, input().split())),[1, 2, 3, 4]
dx = [-1,0,1,0]
dy = [0,-1,0,1]def dfs(i, j):if not (0<=i<n) or not (0<=j<m) or grid[i][j]==0:return grid[i][j] = 0for idx in range(4):x = dx[idx] + iy = dy[idx] + jdfs(x, y)if __name__ == '__main__':n,m = map(int, input().split())grid = []for i in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# visited = [ [False] * m for _ in range(n) ]ans = 0for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:dfs(i, j)ans += 1print(ans)

(2)100. 岛屿的最大面积

在这里插入图片描述

dx = [-1, 0, 1, 0]
dy = [0, -1, 0, 1]
s = 0def dfs(i, j):if not (0 <= i < n) or not (0 <= j < m) or grid[i][j] == 0:returnglobal ss += 1grid[i][j] = 0for idx in range(4):x = dx[idx] + iy = dy[idx] + jdfs(x, y)if __name__ == '__main__':n, m = map(int, input().split())grid = []for i in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))ans = 0for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:s = 0dfs(i, j)ans = max(ans, s)print(ans)

(3)101. 孤岛的总面积

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

步骤

  • 首先把四周靠边界的岛屿都设为 0
  • 然后遍历剩余的孤岛面积
dx = [-1,0,1,0]
dy = [0,-1,0,1]
s = 0def dfs(i,j):if not (0<=i<n) or not (0<=j<m) or grid[i][j] == 0:returnglobal ss += 1grid[i][j] = 0for idx in range(4):x = dx[idx] + iy = dy[idx] + jdfs(x,y)if __name__ == '__main__':n, m = map(int, input().split())grid = []for i in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# 将四周贴边的非孤岛区域转为水# 遍历第一列和最后一列for i in range(n):if grid[i][0] == 1:dfs(i,0)elif grid[i][m-1] == 1:dfs(i,m-1)# 遍历第一行和最后一行for j in range(m):if grid[0][j] == 1:dfs(0,j)elif grid[n-1][j] == 1:dfs(n-1,j)# 计算孤岛面积s = 0for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:dfs(i,j)print(s)

(4)102. 沉没孤岛

在这里插入图片描述

  1. 把靠四周的非孤岛标记为2
  2. 接着把剩余的1(孤岛),标记为0
  3. 最后把2修改回1
dx = [-1,0,1,0]
dy = [0,-1,0,1]def dfs(i,j):if not (0 <= i < n) or not(0 <= j < m) or grid[i][j] != 1:return grid[i][j] = 2for k in range(4):x = dx[k] + iy = dy[k] + jdfs(x,y)if __name__ == '__main__':n,m = map(int, input().split())grid = []for _ in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))for i in range(n):if grid[i][0] == 1:dfs(i, 0)if grid[i][m-1] == 1:dfs(i, m-1)for j in range(m):if grid[0][j] == 1:dfs(0,j)if grid[n-1][j] == 1:dfs(n-1, j)for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:grid[i][j] = 0elif grid[i][j] == 2:grid[i][j] = 1print(' '.join(map(str, grid[i])))

BFS

(1)994. 腐烂的橘子

使用 BFS 是为了实现,同一个时间,当前所有腐烂的橘子同时腐烂周围

from collections import deque
class Solution:def orangesRotting(self, grid: List[List[int]]) -> int:n, m = len(grid), len(grid[0])q = deque()count = 0  # 新鲜橘子数for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:count += 1elif grid[i][j] == 2:q.append((i,j))dx = [-1,0,1,0]dy = [0,-1,0,1]round = 0  # 分钟数while count > 0 and len(q) > 0:round += 1cur = len(q)  # 这一轮有多少个腐烂的橘子一起腐烂周围for _ in range(cur):i,j = q.popleft()for idx in range(4):x = dx[idx] + iy = dy[idx] + jif (0<=x<n) and (0<=y<m) and grid[x][y] == 1:grid[x][y] = 2count -= 1q.append((x,y))if count > 0:return -1else:return round

(2)207. 课程表

在这里插入图片描述

  1. 每次只能修当前可以修的课程——入度为0的课程
  2. 修完一轮后,再修可以休的课程——入度变为0的课程
  3. 所以我们需要记录每个课程的入度,
  4. 然后需要邻接矩阵来关联课程之间的关系,从而更新入度
    在这里插入图片描述
from collections import deque
class Solution:def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:indegree = [0] * numCourses  # 每个课程的入度(即先修课程有几门)adj = defaultdict(list) # key为当前课,value为它的后续课程,用列表存# 初始化入度和邻接表for cur,pre in prerequisites:indegree[cur] += 1adj[pre].append(cur)# 把入度为0的入队列q = deque()for i in range(numCourses):if indegree[i] == 0:q.append(i)while q:n = len(q)for i in range(n):pre = q.popleft()numCourses -= 1# 遍历课程pre的邻接表:它的后续课程for cur in adj[pre]:# 将后续课程的入度 -1indegree[cur] -= 1if indegree[cur] == 0:q.append(cur)return numCourses == 0
http://www.dtcms.com/wzjs/516175.html

相关文章:

  • 浦东网站建设公司营销案例分析报告模板
  • 电子商务网站建设pdf百度指数的数值代表什么
  • 怎样在网站上做办公家具搜索引擎 磁力吧
  • 网站建设论文500字在线排名优化工具
  • 免费企业网站建设哪家seo自学网免费
  • 东莞网站制作培训多少钱合肥网络推广服务
  • 南充做网站略奥网络廊坊百度快照优化哪家服务好
  • 沙漠风网站建设电商培训机构哪家好
  • 好大夫网站开发单位seo网站运营
  • 宁波网站建设制作搜索引擎营销案例分析题
  • 武汉网络安全培训重庆小潘seo
  • wordpress 指定网址seo最新快速排名
  • p2p网站开发费用西安今日头条最新新闻
  • 深圳做网站哪家公司好百度网站优化公司
  • 农村房屋设计图北京百度推广优化公司
  • nba网站建设怎么建立网站
  • 静态展示类网站免费网站推广工具
  • 淘客网站如何做能加快收录联赛积分榜排名
  • dedecms做的网站手机上看图片变形西安疫情最新消息
  • 在阿里云上建立网站的步骤付费推广外包
  • 姐姐直播tv关键词优化的发展趋势
  • 梅山建设局网站免费网站建站页面
  • 网站建设公司的性质一站式自媒体服务平台
  • 软件技术有限公司搜索引擎优化案例分析
  • 政府网站建设指引推广网络推广
  • 旅游网站建设的建议com域名多少钱一年
  • flash网站策划书河南网站公司
  • 网站怎么做能快速有排名seo教程技术资源
  • 公益建设网站的作用杭州网站seo外包
  • 广东哪家网站建设后台管理便捷抖音的商业营销手段