代码随想录——图论一刷day04

力扣编程题解:单词接龙、房间访问、岛屿周长算法
本文介绍了力扣编程题目中的三个挑战:使用深度优先搜索和广度优先搜索解决单词接龙问题、判断有向图中是否能访问所有房间,以及计算无向图岛屿的周长。详细展示了基于递归的解决方案。

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言


一、力扣127. 单词接龙

class Solution {
    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
        Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordList);
        if(wordList.size() == 0 || !wordSet.contains(endWord)){
            return 0;
        }
        Deque<String> deq = new LinkedList<>();
        deq.offerLast(beginWord);
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put(beginWord,1);
        while(!deq.isEmpty()){
            String cur = deq.pollFirst();
            int path = map.get(cur);
            for(int i = 0; i < cur.length(); i ++){
                char[] ch = cur.toCharArray();
                for(char k = 'a'; k <= 'z'; k ++){
                    ch[i] = k;
                    String newCur = String.valueOf(ch);
                    if(newCur.equals(endWord)){
                        return path + 1;
                    }
                    if(wordSet.contains(newCur) && !map.containsKey(newCur)){
                        map.put(newCur, path + 1);
                        deq.offerLast(newCur);
                    }
                }
            }
        }
        return 0;
    }
}

二、力扣841.钥匙和房间

有向图深度搜索

class Solution {
    boolean[] flag;
    public boolean canVisitAllRooms(List<List<Integer>> rooms) {
        flag = new boolean[rooms.size()];
        dfs(rooms, 0);
        for(boolean f : flag){
            if(f == false){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    public void dfs(List<List<Integer>> rooms, int key){
        if(flag[key]){
            return;
        }
        flag[key] = true;
        for(Integer in : rooms.get(key)){
            dfs(rooms, in);
        }
    }
}

有向图广度搜索

class Solution {
    boolean[] flag;
    public boolean canVisitAllRooms(List<List<Integer>> rooms) {
        flag = new boolean[rooms.size()];
        bfs(rooms, 0);
        flag[0] = true;
        for(boolean f : flag){
            if(f == false){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    public void bfs(List<List<Integer>> rooms, int key){
        Deque<List<Integer>> deq = new LinkedList<>();
        deq.offerLast(rooms.get(key));
        while(!deq.isEmpty()){
            List<Integer> cur = deq.pollFirst();
            for(Integer in :cur){
                if(flag[in] == false){
                    deq.offerLast(rooms.get(in));
                    flag[in] = true;
                }
            }
        }
    }
}

三、力扣463. 岛屿的周长

递归遍历无向图,一边统计节点个数,一边统计边数

class Solution {
    boolean[][] flag;
    int path, count;
    int[][] move = {{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}};
    public int islandPerimeter(int[][] grid) {
        flag = new boolean[grid.length][grid[0].length];
        for(int i = 0; i < grid.length; i ++){
            for(int j = 0; j < grid[0].length; j ++){
                if(grid[i][j] == 1 && flag[i][j] == false){
                    bfs(grid, i, j);
                }
            }
        }
        return path * 4 - count;
    }
    public void bfs(int[][] grid, int x, int y){
        Deque<int[]> deq = new LinkedList<>();
        deq.offerLast(new int[]{x,y});
        path = 1;
        flag[x][y] = true;
        while(!deq.isEmpty()){
            int[] cur = deq.pollFirst();
            for(int i = 0; i < 4; i ++){
                int nextX = cur[0] + move[i][0];
                int nextY = cur[1] + move[i][1];
                if(nextX < 0 || nextX >= grid.length || nextY < 0 || nextY >= grid[x].length || grid[nextX][nextY] == 0){
                    continue;
                }
                count ++;
                if(flag[nextX][nextY] == false){
                    flag[nextX][nextY] = true;
                    deq.offerLast(new int[]{nextX, nextY});
                    path ++;
                }
            }
        }
    }
}

最丑陋的一集

class Solution {
    public int islandPerimeter(int[][] grid) {
        int[][] move = {{1,0},{-1,0},{0,-1},{0,1}};
        int count = 0;
        for(int i = 0; i < grid.length; i ++){
            for(int j = 0; j < grid[0].length; j ++){
                if(grid[i][j] == 1){
                    for(int t = 0; t < 4; t ++){
                        int nextX = i + move[t][0];
                        int nextY = j + move[t][1];
                        if(nextX < 0 || nextX >= grid.length || nextY < 0 || nextY >= grid[0].length){
                            count ++;
                        }else{
                            if(grid[nextX][nextY] == 0){
                                count ++;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return count;
    }
}
### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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