【DFS】200.岛屿数量

Redis架构演进:从主从、哨兵到集群,如何支撑亿级流量的秒杀场景? 本文深入探讨了分布式缓存Redis的三种核心高可用模式:主从复制、哨兵模式与集群模式。以高并发的电商秒杀业务为切入点,我们分析了每种模式的优缺点和适用场景,并最终选择Redis集群模式作为最佳解决方案。文章提供了基于Spring Boot和Spring Data Redis的完整实现代码,详细展示了如何配置和使用Redis集群来应对高并发、高可用的挑战,旨在帮助开发者在实际项目中做出正确的技术选型和架构设计。 阅读详情

题目

Python

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        res = 0
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        visited = [[0] * n for _ in range(m)]
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == '1' and visited[i][j] == 0:
                    self.travel(i, j, grid, visited, m, n)
                    res += 1
        
        return res

    def travel(self, i, j, grid, visited, m, n):
        if (i < 0 or i >= m or j < 0 or j >= n
            or grid[i][j] == '0' or visited[i][j] == 1):
            return
        visited[i][j] = 1
        self.travel(i-1, j, grid, visited, m, n)
        self.travel(i+1, j, grid, visited, m, n)
        self.travel(i, j-1, grid, visited, m, n)
        self.travel(i, j+1, grid, visited, m, n)

Java

法1:岛屿数量

class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {
        int m = grid.length, n = grid[0].length;
        int[][] used = new int[m][n];
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (grid[i][j] == '0' || used[i][j] == 1) {
                    continue;
                }
                ++res;
                dfs(i, j, grid, used, m, n);
            }
        }

        return res;
    }

    public void dfs(int i, int j, char[][] grid, int[][] used, int m, int n) {
        if (i < 0 || i >= m 
                || j < 0 || j >= n 
                || grid[i][j] == '0' || used[i][j] == 1) {
            return;
        }
        used[i][j] = 1;

        dfs(i - 1, j, grid, used, m, n); 
        dfs(i + 1, j, grid, used, m, n);
        dfs(i, j - 1, grid, used, m, n); 
        dfs(i, j + 1, grid, used, m, n);
    }
}
Palantir的本体论建模跟数仓建模的异同 Palantir的Foundry Ontology通过构建组织的数字孪生体,将数据集和模型映射为对象类型、属性、链接和操作类型,形成完整的语义知识网络。与传统数仓建模相比,本体建模以业务问题为驱动,强调细粒度语义和实时决策能力,采用图语义技术实现灵活的映射关系。 阅读详情

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LeetCode 200.岛屿数量(DFS、BFS)

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。

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LeetCode 200:岛屿数量——Java DFS 染色法详解

摘要: 该问题要求统计由'1'(陆地)和'0'(水域)组成的二维网格中的岛屿数量,相邻的'1'(水平或垂直)属于同一岛屿。核心解法为:遍历网格,遇到未访问的'1'时,岛屿计数+1,并通过深度优先搜索(DFS)将其连通的所有'1'标记为已访问(改为'2')。DFS确保每座岛屿仅统计一次,且避免重复搜索。关键点包括:先染色再递归防止无限循环、仅处理四个方向、原地修改网格替代额外访问数组。复杂度为O(m×n)时间(m、n为网格行列数),空间最坏O(m×n)(递归栈)。常见错误包括漏标记、斜向错误连通等。

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200. 岛屿数量(DFS)

200. 岛屿数量题目解题思路代码 题目 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。 提示: m == grid.length n == grid[i].length 1 <= m, n <= 300 grid[i][j] 的值为 ‘0’ 或 ‘1’ 解题思路 该题也是求可达性的一种问题,所以要用DFS来解决。加上本题和6

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200岛屿数量 DFS解法

文章目录200岛屿数量解法一 深度优先遍历I解法二 深度优先遍历II参考 200岛屿数量 题目: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。 输入:grid = [ ["1","1","1","1","0"], ["1","1","0","1","0"], ["1","1","0","0","0"], ["0","0","0"

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题目描述: 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。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。 题解: class Solution { public: int n;

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