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【Leetcode-127】
一、题目：单词接龙
字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列：
序列中第一个单词是 beginWord 。
序列中最后一个单词是 endWord 。
每次转换只能改变一个字母。
转换过程中的中间单词必须是字典 wordList 中的单词。
给你两个单词 beginWord 和 endWord 和一个字典 wordList ，找到从 beginWord 到 endWord 的 最短转换序列 中的 单词数目 。如果不存在这样的转换序列，返回 0。
1 <= beginWord.length <= 10
endWord.length == beginWord.length
1 <= wordList.length <= 5000
wordList[i].length == beginWord.length
beginWord、endWord 和 wordList[i] 由小写英文字母组成
beginWord != endWord
wordList 中的所有字符串 互不相同
二、代码：
def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int: """ 求最短序列，即广度搜索,邻接节点预先产生需要任2个word计算是否邻接，复杂度最高5000*5000*10,为节省空间和时间，计算过程中计算邻接单词 """ import copy def generate(word, word_set): res = [] for i, char in enumerate(word): # 换每个字符 for j in range(26): trans_char = chr(ord('a') + j) # 换成该字符 if char == trans_char: continue word[i] = trans_char if ''.join(word) in word_set: res.append(copy.deepcopy(word)) word[i] = char return res word_set = set(wordList) # 用于计算邻接单词时判断某单词是否是需要的 if endWord not in word_set: return 0 word_cnt = len(wordList) visited = set() # 避免形成闭环 que = [list(beginWord)] visited.add(beginWord) level = 0 while len(que) > 0: level += 1 for _ in range(len(que)): node = que.pop(0) if ''.join(node) == endWord: return level neibor_list = generate(node, word_set) for neibor in neibor_list: neibor_str = ''.join(neibor) if neibor_str not in visited: que.append(neibor) visited.add(neibor_str) return 0
【Leetcode-130】
一、题目：被围绕的区域
给你一个 m x n 的矩阵 board ，由若干字符 'X' 和 'O' ，找到所有被 'X'围绕的区域，并将这些区域里所有的 'O' 用 'X' 填充。
二、代码：
def solve(self, board: List[List[str]]) -> None: """ 题目要求为：把不与边界相连的连通域改成X，与边界相连的不改 做法：从边界出发找连通域，找到的做标记(改成#)，最后把未做标记的O改成X """ m, n = len(board), len(board[0]) neibor_list = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]] def dfs(i, j): board[i][j] = '#' # 被遍历了 for neibor in neibor_list: new_i, new_j = i+neibor[0], j+neibor[1] if 0<=new_i<=m-1 and 0<=new_j<=n-1 and board[new_i][new_j] == 'O': dfs(new_i, new_j) # 边缘出发找连通域 for i in range(m): for j in range(n): if i == 0 or j==0 or i==m-1 or j==n-1: if board[i][j] == 'O': dfs(i, j) # 后处理 for i in range(m): for j in range(n): if board[i][j] == '#': board[i][j] = 'O' elif board[i][j] == 'O': board[i][j] = 'X'
【Leetcode-200】
一、题目：岛屿数量
给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
二、代码：
""" 代码1 """ def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int: neibors = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]] m, n = len(grid), len(grid[0]) merged = [[False]*n for _ in range(m)] def dfs(i, j): merged[i][j] = True for x, y in neibors: new_x, new_y = x+i, y+j if 0 <= new_x < m and 0 <= new_y < n and not merged[new_x][new_y] and grid[new_x][new_y] == "1": dfs(new_x, new_y) num = 0 for i in range(m): for j in range(n): if not merged[i][j] and grid[i][j] == "1": num += 1 dfs(i, j) return num """ 代码2 """ def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int: neibors = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]] m, n = len(grid), len(grid[0]) merged = [[False]*n for _ in range(m)] num = 0 for i in range(m): for j in range(n): if not merged[i][j] and grid[i][j] == "1": num += 1 que = [] merged[i][j] = True que.append((i, j)) while len(que) > 0: node = que.pop() for x, y in neibors: new_x, new_y = node[0]+x, node[1]+y if 0 <= new_x < m and 0 <= new_y < n and not merged[new_x][new_y] and grid[new_x][new_y] == "1": merged[new_x][new_y] = True que.append((new_x, new_y)) return num
【Leetcode-207】
一、题目：
你这个学期必须选修 numCourses 门课程，记为 0 到 numCourses - 1 。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ，表示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程 bi 。
例如，先修课程对 [0, 1] 表示：想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 。
请你判断是否可能完成所有课程的学习？如果可以，返回 true ；否则，返回 false。
二、代码：
def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool: """ 按出度入度表计算，把入度为0的结点放入，填充依赖它的项，全部节点出栈表示完成 """ in_degree = [0]*numCourses # 表示依赖的结点个数 out_degree_list = [[] for i in range(numCourses)] # 可支撑的结点 for a, b in prerequisites: # a依赖b，b支撑a in_degree[a] += 1 out_degree_list[b].append(a) # 把无依赖的结点加入队列 que = [i for i, cnt in enumerate(in_degree) if cnt == 0] done = [t for t in que] while len(que) > 0: node = que.pop(0) # 尝试填充被依赖的结点 for item in out_degree_list[node]: in_degree[item] -= 1 if in_degree[item] == 0: # 全部依赖都满足 done.append(item) que.append(item) if len(done) == numCourses: return True else: return False
【Leetcode-399】
一、题目：除法求值
给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件，其中 equations[i] = [Ai, Bi] 和 values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 Ai 或 Bi 是一个表示单个变量的字符串。
另有一些以数组 queries 表示的问题，其中 queries[j] = [Cj, Dj] 表示第 j 个问题，请你根据已知条件找出 Cj / Dj = ? 的结果作为答案。
返回 所有问题的答案 。如果存在某个无法确定的答案，则用 -1.0 替代这个答案。如果问题中出现了给定的已知条件中没有出现的字符串，也需要用 -1.0 替代这个答案。
注意：输入总是有效的。你可以假设除法运算中不会出现除数为 0 的情况，且不存在任何矛盾的结果。
二、代码：
def calcEquation(self, equations: List[List[str]], values: List[float], queries: List[List[str]]) -> List[float]: """ dfs """ # 定义dfs def dfs(root, val, query): if root == query: return True, val visited.add(root) neibor_list = map_neibor[root] for neibor, v in neibor_list: if neibor not in visited: flag, final_v = dfs(neibor, val*v, query) if flag: return flag, final_v return False, None map_neibor = {} all_char = set() # 转换成临接表 for i in range(len(equations)): c1, c2 = equations[i] v = values[i] map_neibor.setdefault(c1, []).append((c2, v)) map_neibor.setdefault(c2, []).append((c1, 1/v)) all_char.add(c1) all_char.add(c2) # 调用 res = [] for item in queries: visited = set() x, y = item if x in all_char and y in all_char: if x == y: res.append(1) else: flag, v = dfs(x, 1, y) if flag: res.append(v) else: res.append(-1) else: res.append(-1) return res
【Leetcode-695】
一、题目：岛屿的最大面积
给定一个包含了一些 0 和 1 的非空二维数组 grid 。
一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为 0 。)
二、代码：
def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int: """ m, n = len(grid), len(grid[0]) neibor_list = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]] visited = set() def dfs(i, j, area): # 当前要处理ij位置，ij处理之前的面积是area area += 1 # 当前面积 for x1, y1 in neibor_list: x, y = i + x1, j + y1 if 0<=x<m and 0<=y<n and (x, y) not in visited and grid[x][y] == 1: visited.add((x, y)) area = dfs(x, y, area) return area max_area = 0 for i in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == 1 and (i, j) not in visited: visited.add((i, j)) area = dfs(i, j, 0) max_area = max(max_area, area) return max_area """ m, n = len(grid), len(grid[0]) neibor_list = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]] visited = set() max_area = 0 for i in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == 0 or (i, j) in visited: continue visited.add((i, j)) area = 0 que = [(i, j)] while que: node = que.pop() area += 1 for x1, y1 in neibor_list: x, y = node[0] + x1, node[1] + y1 if 0<=x<m and 0<=y<n and (x, y) not in visited and grid[x][y] == 1: visited.add((x, y)) que.append((x, y)) max_area = max(max_area, area) return max_area
