LeetCode #994. Rotting Oranges

本文介绍了一种基于网格的烂橘子扩散算法,通过遍历二维数组,利用队列实现橘子腐烂过程的模拟,旨在计算所有新鲜橘子完全腐烂所需的最短时间。文章详细解析了算法流程,包括初始化橘子状态、腐烂橘子扩散以及最终结果判断。

题目描述:

In a given grid, each cell can have one of three values:

  • the value 0 representing an empty cell;
  • the value 1 representing a fresh orange;
  • the value 2 representing a rotten orange.

Every minute, any fresh orange that is adjacent (4-directionally) to a rotten orange becomes rotten.

Return the minimum number of minutes that must elapse until no cell has a fresh orange.  If this is impossible, return -1 instead.

Example 1:

Input: [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]
Output: 4

Example 2:

Input: [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]
Output: -1
Explanation:  The orange in the bottom left corner (row 2, column 0) is never rotten, because rotting only happens 4-directionally.

Example 3:

Input: [[0,2]]
Output: 0
Explanation:  Since there are already no fresh oranges at minute 0, the answer is just 0.

Note:

  1. 1 <= grid.length <= 10
  2. 1 <= grid[0].length <= 10
  3. grid[i][j] is only 01, or 2.
class Solution {
public:
    int orangesRotting(vector<vector<int>>& grid) {
        // 考虑没有烂橘子和全是烂橘子的情况,同时记录新鲜橘子个数
        int m=grid.size(), n=grid[0].size();
        int fresh_count=0;
        queue<pair<int,int>> q;
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            for(int j=0;j<n;j++)
            {
                if(grid[i][j]==1) fresh_count++;
                if(grid[i][j]==2) q.push({i,j});
            }
        }
        if(fresh_count==0) return 0;
        if(q.size()==0) return -1;
        
        int minute=0;
        vector<pair<int,int>> dirs={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
        while(!q.empty())
        {
            int x=q.size();
            int rotten_count=0;
            for(int k=0;k<x;k++)
            {
                int i=q.front().first, j=q.front().second;
                q.pop();
                for(auto dir:dirs)
                {
                    int x=i+dir.first, y=j+dir.second;
                    if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&grid[x][y]==1)
                    {
                        rotten_count++;
                        grid[x][y]=2;
                        q.push({x,y});
                    }
                }
            } 
            minute++;
            fresh_count-=rotten_count;
            if(fresh_count==0) return minute;
        }
        return -1;
    }
};

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值