Bomb Enemy

Given a 2D grid, each cell is either a wall 'W', an enemy 'E' or empty '0' (the number zero), return the maximum enemies you can kill using one bomb.
The bomb kills all the enemies in the same row and column from the planted point until it hits the wall since the wall is too strong to be destroyed.
Note that you can only put the bomb at an empty cell.

Example:

For the given grid

0 E 0 0
E 0 W E
0 E 0 0

return 3. (Placing a bomb at (1,1) kills 3 enemies)

一个rowCnt变量,用来记录到下一个墙之前的敌人个数。还需要一个数组colCnt,其中colCnt[j]表示第j列到下一个墙之前的敌人个数。算法思路是遍历整个数组grid,对于一个位置grid[i][j],对于水平方向,如果当前位置是开头一个或者前面一个是墙壁,我们开始从当前位置往后遍历,遍历到末尾或者墙的位置停止,计算敌人个数。对于竖直方向也是同样,如果当前位置是开头一个或者上面一个是墙壁,我们开始从当前位置向下遍历,遍历到末尾或者墙的位置停止,计算敌人个数。可能会有人有疑问,为啥rowCnt就可以用一个变量,而colCnt就需要用一个数组呢,为啥colCnt不能也用一个变量呢?原因是由我们的遍历顺序决定的,我们是逐行遍历的,在每行的开头就统计了该行的敌人总数,所以再该行遍历没必要用数组,但是每次移动时就会换到不同的列,我们总不能没换个列就重新统计一遍吧,所以就在第一行时一起统计了存到数组中供后来使用。有了水平方向和竖直方向敌人的个数,那么如果当前位置是0,表示可以放炸弹,我们更新结果res即可

public class MaxKilledEnemies {
    public int maxKilledEnemies(char[][] grid) {
        if (grid == null || grid.length == 0 ||
                grid[0].length == 0) {
            return 0;
        }
        
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        
        int res = 0;
        int rows = 0;
        int[] cols = new int[n];
        
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (j == 0 || grid[i][j - 1] == 'W') {
                    rows = 0;
                    for (int k = j; k < n && grid[i][k] != 'W'; k++) {
                        if (grid[i][k] == 'E') {
                            rows += 1;
                        }
                    }
                }
                if (i == 0 || grid[i - 1][j] == 'W') {
                    cols[j] = 0;
                    for (int k = i; k < m && grid[k][j] != 'W'; k++) {
                        if (grid[k][j] == 'E') {
                            cols[j] += 1;
                        }
                    }
                }
                if (grid[i][j] == '0' && rows + cols[j] > res) {
                    res = rows + cols[j];
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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