在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来
马走日 输入一个矩阵，H为开始，T为结束，#为已经放置的棋子，问最少走多少步到达终点 输入样例 H->T 5 13 . . . . . . . . H . . . # . . . . . . . . # . . . . . . . . . # . . . . . . . . # . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . T # . 输出: 4 5 13 . . . . . H . . . .
手热做了四道，还行 1018Public Bike Management 大概就是在一个自行车管理监控系统中，你会实时得到各个站点含有的自行车数，我们需要从PBMC出发到达给出的存在问题的站点使其变成完美状态(也需要使途径的站点变成完美状态,完美状态是指站点的自行车数等于Cmax/2) 去年做的时候
40. 组合总和 II - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 组合总和II DFS回溯去重 class Solution { public: vector<vector<int>> ans; vector<int> path; void DFS(vector<int>& candidates, int target, int sum, int index, vector<bool>&a
直接上代码 function findMostWord(article) { // 合法性判断 if (!article) return; // 参数处理 article = article.trim().toLowerCase(); let wordList = article.match(/[a-z]+/g), visited = [], maxNum = 0, maxWord = "";
解题思路： 如题目所示，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 。实际上可以想象为有一个值为1的结点指向值为0的结点，而且每一个可以指向的结点数量并不固定，所以就是个有向图，而要想判断是否能够完成，实际上对于图来说如果存在环那么就意味着存在两个结点互
github项目：地址 一、实验目的： （1）掌握图的连通性。 （2）掌握并查集的基本原理和应用。 二、内容： 桥的定义 在图论中，一条边被称为“桥”代表这条边一旦被删除，这张图的连通块数量会增加。等价地说，一条边是一座桥当且仅当这条边不在任何环上。一张图可以有零或多座桥。 图 1 没
和62题不同路径一样，使用dfs方法同样超时。 class Solution { public: vector<int> res; int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) { int m = grid.size(); int n = grid[0].size(); vector<vector<bool>> visite
第一种方法 DFS 果然超时 class Solution { public: int count = 0; int uniquePaths(int m, int n) { vector<vector<bool>> visited(m, vector<bool>(n,false)); path(visited,m,n,0,0); return count; } void path(v
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style type="text/css"> #test:hover{ color: pink; }
1、设置链接的样式： a:link - 普通的、未被访问的链接 a:visited - 用户已访问的链接 a:hover - 鼠标指针位于链接的上方 a:active - 链接被点击的时刻 实例： a:link {color:#FF0000;} /* 未被访问的链接 */ a:visited {color:#00FF00;} /* 已被访问的链接 */ a:hover
Given a set of n people (numbered 1, 2, ..., n), we would like to split everyone into two groups of any size. Each person may dislike some other people, and they should not go into the same group. Formally, if dislikes[i] = [a, b], it means it is not
在一个 2 x 3 的板上（board）有 5 块砖瓦，用数字 1~5 来表示, 以及一块空缺用 0 来表示. 一次移动定义为选择 0 与一个相邻的数字（上下左右）进行交换. 最终当板 board 的结果是 [[1,2,3],[4,5,0]] 谜板被解开。 给出一个谜板的初始状态，返回最少可以通过多少次移动解开谜板，如果不
题目：原题链接（中等） 标签：广度优先搜索、深度优先搜索 解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python) O ( N )
Knowing what you want is half the battle. Most people go through their whole lives not knowing what they want. 知道自己想要什么等于成功了一半，多数人一辈子浑浑噩噩也不知道自己想要什么。 问题描述 地上有一个m行n列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。一个机器
Contentment is natural wealth, luxury is artificial poverty. 知足是天赋的财富，奢侈是人为的贫穷。 问题描述 输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。 你可以以任意顺序返回这个字符串数组，但里面不能有重复元素。 示例: 输入：s = "abc" 输出： ["abc","acb","bac
在社交网络中，有一个六度分割理论，具体是说，世界上任何互不相识的两人，平均只需要六步就能够建立起联系。一个用户的一度连接用户就是他的好友，二度连接用户就是他好友的好友，三度连接用户就是他好友好友的好友。 给定一个用户，如何找出这个用户的所有三度（包括一度、二度和三度）好友关系呢
深度优先搜索类似于树的先序遍历 ** 首先访问起始顶点v 接着由v出发访问v的任意一个邻接且未被访问的邻接顶点w; 然后再访问与w邻接且未被访问的任意顶点y； 若w没有邻接且未被访问的顶点时，退回到它的上一层顶点v； 重复上述过程，直到所有顶点被访问为止； **递归+标记数组 bool visited
题目 给一个01矩阵，1代表是陆地，0代表海洋， 如果两个1相邻，那么这两个1属于同一个岛。我们只考虑上下左右为相邻。 岛屿: 相邻陆地可以组成一个岛屿（相邻:上下左右） 判断岛屿个数。 示例1 输入： [[1,1,0,0,0],[0,1,0,1,1],[0,0,0,1,1],[0,0,0,0,0],[0,0,1,1,1]] 返回值： 3 利用深度优
简介 回溯 code class Solution { public: int n; int m; bool find; void dfs(vector<vector<char>>& board, vector<vector<bool>>& visited, string &word, int index, int i, int j){ if(index == word.size()){
搜索算法是非常常用的算法，用于检索存储在某些数据结构中的信息。最简单直接的就是暴力搜索，也就是线性搜索，但它的时间复杂度较高，在实际工程应用中很少使用，需要对它进行优化。 比如二分查找，贪心算法等搜索算法，在算法笔记：树、堆和图中，提到了对图和二叉树的搜索算法：深度优先搜索（DFS）和
图的遍历跟树的遍历一样，从图中一点出发遍历图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次 叫 Traversing Graph depth first search DFS 深度优先遍历 深度优先搜索 类似与Tree中 前序遍历 具体算法表述如下： 访问初始结点v，并标记结点v为已访问。 查找结点v的第一个邻接
简介 忘不了, 这是华为面试官给我的面试题, 但是我没有在1分钟内做出来. 或许那个时候面试官本来就不想要一个人. 使用模拟的方法. 使用一个visited数组, 判断是否走到边界, 只有四个方向: j++ i++ j-- i-- 依次循环. code class Solution { public: vector<int> res; v
图的基本运算及智能交通中的最佳路径选择问题 完成邻接矩阵的初始化、撤销和边的搜索、插入、删除等操作 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ERROR 0 #define OK 1 #define Overflow 2 //表示上溢 #define Underflow 3 //表示下溢 #define NotPrese
