【新2023】华为OD机试 - 病菌感染 计算疫情扩散时间(Python)

这篇博客介绍了华为OD机试的一道题目——病菌感染,要求计算疫情在地图上扩散至全部区域所需的时间。文章提供了输入输出示例,解析了编码思路,强调了Python列表操作和BFS算法的重要性,并给出了解决方案的Python代码及运行结果。参加华为OD机试需理解并应用解题思路,以提高通过率。

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华为 OD 清单查看地址:blog.youkuaiyun.com/hihell/category_12199275.html

华为OD机试 病菌感染 计算疫情扩散时间

题目

在一个地图中(地图有N*N个区域组成)
有部分区域被感染病菌
感染区域每天都会把周围上下左右的四个区域感染
请根据给定的地图计算多少天以后全部区域都会被感染
如果初始地图上所有区域都被感染
或者没有被感染区域返回-1

备注
1 <= N < 200

输入

一行N*N个数字只包含0 1 ,不会有其他数字
表示一个地图
数字间用,分割
0表示未感染区域
1表示感染区域
N个数字表示地图中一行
输入数据共表示NN列的区域地图
例如输入
1,0,1,0,0,0,1,0,1
表示地图
1,0,1
0,0,0
1,0,1

输出

一个整数表示经过多少天以后全部区域都会被感染

示例一

输入

1,0,1,0,0,0,1,0,1

输出

2

说明

1 天以后地图中仅剩中心点未被感染
2 天以后全部被感染

示例二

输入

0,0,0,0

输出

-1

说明

无感染区域

示例三

输入

1,1,1,1,1,1,1,1,1

输出


                
计算疫情扩散时间是指在给定的传播速率和人群密集程度下,疫情从一个起始点传播到整个人群的所需时间。 首先,需要确定一些变量。传播速率可以通过统计数据和模型进行估计,可以考虑使用每个感染者每天传播的人数作为传播速率参数。人群密集程度可以通过城市人口数量、人口流动性等指标来衡量。 接下来,利用传播模型来计算疫情扩散时间。流行病学中常用的传播模型之一是SIR模型,其中S代表易感者,I代表感染者,R代表康复或免疫者。SIR模型的核心是基本再生数R0,它表示每个感染者在人群中平均传播的次数。根据R0和人群密集程度,可以计算出每个感染者每天传播的人数。 以一般形式的SIR方程为例: dS/dt = -βSI dI/dt = βSI - γI dR/dt = γI 其中β是传染率,γ是康复率。根据模型参数,可以通过数值计算的方式求解这组微分方程,并得到感染者人数随时间的变化。 最后,计算疫情扩散时间。可以从初始感染者开始,设置相应的初始条件,并进行计算,当感染者人数接近人群总数或者达到一定阈值时,认为疫情已经扩散到整个人群。通过统计模型得到的感染者人数随时间的变化情况,可以得到疫情扩散所需的时间。 需要注意的是,以上仅是简单的计算方法,实际情况会更加复杂。因为人群行为和政府的干预措施会对疫情传播产生重要影响,所以在计算疫情扩散时间时需要考虑这些因素,例如隔离措施、个人行为等。
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