leetcode 928. Minimize Malware Spread II

本文介绍了一种算法,用于在节点网络中找到并移除一个节点,以最小化恶意软件的传播范围。通过遍历初始感染节点列表,使用并查集方法计算不同情况下最终感染的节点数量,从而确定最佳移除节点。

(This problem is the same as Minimize Malware Spread, with the differences bolded.)

In a network of nodes, each node i is directly connected to another node j if and only if graph[i][j] = 1.

Some nodes initial are initially infected by malware.  Whenever two nodes are directly connected and at least one of those two nodes is infected by malware, both nodes will be infected by malware.  This spread of malware will continue until no more nodes can be infected in this manner.

Suppose M(initial) is the final number of nodes infected with malware in the entire network, after the spread of malware stops.

We will remove one node from the initial list, completely removing it and any connections from this node to any other node.  Return the node that if removed, would minimize M(initial).  If multiple nodes could be removed to minimize M(initial), return such a node with the smallest index.

 

Example 1:

Input: graph = [[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1]], initial = [0,1]
Output: 0

Example 2:

Input: graph = [[1,1,0],[1,1,1],[0,1,1]], initial = [0,1]
Output: 1

Example 3:

Input: graph = [[1,1,0,0],[1,1,1,0],[0,1,1,1],[0,0,1,1]], initial = [0,1]
Output: 1

 

Note:

  1. 1 < graph.length = graph[0].length <= 300
  2. 0 <= graph[i][j] == graph[j][i] <= 1
  3. graph[i][i] = 1
  4. 1 <= initial.length < graph.length
  5. 0 <= initial[i] < graph.length

解题思路:

我这里用了一种暴力的想法,直接遍历initial list , 每次将initial[i]设置为removeed的结点,求被感染的节点的数目 ;

在求被感染节点数目的函数中,用了unionfind的方法,因为initial list中除了removed节点,其他节点都被感染了,为了求全部被感染的节点,我首先将initial list中除了removed节点的其他节点的祖先设为N(节点的数目,节点的编号为0 - N-1) , 这样就可以将所有节点联系起来;

for(int i = 0 ; i <= N ; i++)
{
    root[i] = i ;
}
        
group_size[N] = 0 ;
for(int i = 0 ; i < initial.size() ; i++)
{
    if(initial[i] == removed) continue ;
    root[initial[i]] = N ;
    group_size[initial[i]] = 0 ;
    group_size[N]++ ;
}

然后遍历图,合并组;

for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
    if(i == removed) continue ;
    for(int j = 0 ; j < N ; j++)
    {
        if(graph[i][j] == 0 || j == removed || i == j) continue ;
                
        unionFind(root , group_size , i , j) ;               
    }
}


    void unionFind(vector<int>& root , vector<int>& group_size , int v1 , int v2)
    {
        int x = find(root , v1) , y = find(root , v2) ;
        
        if(x == y) return ;
        
        if(x > y) 
        {
            root[y] = x ;
            group_size[x] += group_size[y] ;
            group_size[y] = 0 ;
        }
        else
        {
            root[x] = y ;
            group_size[y] += group_size[x] ;
            group_size[x] = 0 ;
        }
    }
    
    int find(vector<int>& root , int v)
    {
        return v == root[v] ? v : find(root , root[v]) ;
    }
class Solution {
public:
    int minMalwareSpread(vector<vector<int>>& graph, vector<int>& initial) 
    {
        int res = INT_MAX , min_index;
        for(int i = 0 ; i < initial.size() ; i++)
        {
            int ret = calNumber(initial[i] , graph , initial) ;
            cout<<"removed : "<<initial[i]<<" "<<ret<<endl;
            if(ret < res) 
            {
                res = ret ;
                min_index = initial[i] ; //这里我默认initial中的顶点编号是从小到大了
            }
            else
            {
                if(initial[i] < min_index) min_index = initial[i] ;
            }
        } 
        return min_index ;
    }
    
    int calNumber(int removed , vector<vector<int>>& graph , vector<int>& initial)
    {
        int N = graph.size() ;
        vector<int> root( 1 + N , 0) , group_size(1 + N , 1) ;
        for(int i = 0 ; i <= N ; i++)
        {
            root[i] = i ;
        }
        
        group_size[N] = 0 ;
        for(int i = 0 ; i < initial.size() ; i++)
        {
            if(initial[i] == removed) continue ;
            root[initial[i]] = N ;
            group_size[initial[i]] = 0 ;
            group_size[N]++ ;
        }
        
        cout<<"after initial grou_size[N] : "<<group_size[N]<<endl;
        for(int i = 0 ; i < N ; i++)
        {
            if(i == removed) continue ;
            for(int j = 0 ; j < N ; j++)
            {
                if(graph[i][j] == 0 || j == removed || i == j) continue ;
                
                unionFind(root , group_size , i , j) ;               
            }
        }
        
        return group_size[N] ;
    }
    
    void unionFind(vector<int>& root , vector<int>& group_size , int v1 , int v2)
    {
        int x = find(root , v1) , y = find(root , v2) ;
        
        if(x == y) return ;
        
        if(x > y) 
        {
            root[y] = x ;
            group_size[x] += group_size[y] ;
            group_size[y] = 0 ;
        }
        else
        {
            root[x] = y ;
            group_size[y] += group_size[x] ;
            group_size[x] = 0 ;
        }
    }
    
    int find(vector<int>& root , int v)
    {
        return v == root[v] ? v : find(root , root[v]) ;
    }
};

 

### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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