(D卷,200分)- 计算疫情扩散时间(Java & JS & Python & C)

该博客介绍了一个病菌在地图上扩散的问题,要求计算全部区域被感染所需天数。当所有区域已感染或无感染区域时返回-1。通过广度优先搜索(BFS)算法解决此问题。文章提供了Java, JavaScript, Python和C的算法源码实现。" 71195229,5817117,jQuery插件封装与面向对象实践,"['jQuery插件', 'JavaScript', '面向对象编程']

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题目描述
在一个地图中(地图由n*n个区域组成),有部分区域被感染病菌。 感染区域每天都会把周围(上下左右)的4个区域感染。 请根据给定的地图计算,多少天以后,全部区域都会被感染。 如果初始地图上所有区域全部都被感染,或者没有被感染区域,返回-1

输入描述
一行N*N个数字(只包含0,1,不会有其他数字)表示一个地图,数字间用,分割,0表示未感染区域,1表示已经感染区域 每N个数字表示地图中一行,输入数据共表示N行N列的区域地图。

例如输入1,0,1,0,0,0,1,0,1,表示地图

1,0,1
0,0,0
1,0,1

输出描述
一个整数,表示经过多少天以后,全部区域都被感染 1<=N<200

用例
输入 1,0,1,0,0,0,1,0,1
输出 2
说明 1天以后,地图中仅剩余中心点未被感染;2天以后,全部被感染。
输入 0,0,0,0
输出 -1
说明 无感染区域
输入 1,1,1,1,1,1,1,1,1
输出 -1
说明 全部都感染

题目解析
这是一个关于病菌感染的模拟问题。可以使用广度优先搜索(BFS)算法来解决。

解析:

首先,我们需要创建一个二维数组来表示地图,并使用一个队列来存储待感染的区域坐标。
遍历输入的地图,将所有初始感染的区域坐标加入队列。
进行BFS搜索,每次从

计算疫情扩散时间是指在给定的传播速率和人群密集程度下,疫情从一个起始点传播到整个人群的所需时间。 首先,需要确定一些变量。传播速率可以通过统计数据和模型进行估计,可以考虑使用每个感染者每天传播的人数作为传播速率参数。人群密集程度可以通过城市人口数量、人口流动性等指标来衡量。 接下来,利用传播模型来计算疫情扩散时间。流行病学中常用的传播模型之一是SIR模型,其中S代表易感者,I代表感染者,R代表康复或免疫者。SIR模型的核心是基本再生数R0,它表示每个感染者在人群中平均传播的次数。根据R0和人群密集程度,可以计算出每个感染者每天传播的人数。 以一般形式的SIR方程为例: dS/dt = -&beta;SI dI/dt = &beta;SI - &gamma;I dR/dt = &gamma;I 其中&beta;是传染率,&gamma;是康复率。根据模型参数,可以通过数值计算的方式求解这组微方程,并得到感染者人数随时间的变化。 最后,计算疫情扩散时间。可以从初始感染者开始,设置相应的初始条件,并进行计算,当感染者人数接近人群总数或者达到一定阈值时,认为疫情已经扩散到整个人群。通过统计模型得到的感染者人数随时间的变化情况,可以得到疫情扩散所需的时间。 需要注意的是,以上仅是简单的计算方法,实际情况会更加复杂。因为人群行为和政府的干预措施会对疫情传播产生重要影响,所以在计算疫情扩散时间时需要考虑这些因素,例如隔离措施、个人行为等。
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