2021-11-12

这篇博客介绍了一种解决计算机科学问题的方法,即计算二维数组中连通的相同数字单元格(细胞)的数量。给定一个矩形数组,每个单元格包含0到99的数字,若相邻单元格数字相同则视为同一细胞。作者提供了输入输出示例及代码实现,代码利用了深度优先搜索(DFS)策略,并用队列辅助进行遍历。在输入样例中,给出了一个4x10的矩阵,经过计算得出共有4个细胞。

1329:【例8.2】细胞


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【题目描述】

一矩形阵列由数字00到99组成,数字11到99代表细胞,细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字则为同一细胞,求给定矩形阵列的细胞个数。如:

阵列

4 10
0234500067
1034560500
2045600671
0000000089

有44个细胞。

【输入】

第一行为矩阵的行nn和列mm;

下面为一个n×mn×m的矩阵。

【输出】

细胞个数。

【输入样例】

4 10
0234500067
1034560500
2045600671
0000000089

【输出样例】

4

思路:计算有多少个连通块,用队列存储。

代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;
int n,m,ans;
int dx[4]={-1,1,0,0};
int dy[4]={0,0,1,-1};
string x;
char a[105][105];
struct node
{
	int x,y;
}q[100000];
void dfs(int x1,int y1)
{
	int head=1;
	int tail=1;
	q[tail].x=x1;
	q[tail].y=y1;
	tail++;
	while(head<tail)
	{
		int x=q[head].x;
		int y=q[head].y;
		a[x][y]='0';
		for(int i=0;i<4;i++)
		{
			int nx=x+dx[i];
			int ny=y+dy[i];
			if(nx>=0&&nx<n&&ny>=0&&ny<m&&a[nx][ny]!='0')
			{
				q[tail].x=nx;
				q[tail].y=ny;
				tail++;
			}
		}
		head++;
	}
}
int main()
{
	cin>>n>>m;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>x;
		for(int j=0;j<m;j++)
		{
			a[i][j]=x[j];
		}	
	}
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<m;j++)
		{
			if(a[i][j]!='0')
			{
				ans++;
				dfs(i,j);
			}
		}
	}
	cout<<ans;
	return 0;
}

<think>好的,我现在要帮用户解决在Pandas中筛选特定日期范围内数据的问题。用户的求是在列名为'time'的数据中筛选2021-10-112021-11-11之间的数据,要Python代码示例。首先,我得回想一下Pandas处理日期数据的常用方法。 首先,用户提到列名是'time',所以要确保该列的数据类型是datetime。如果原始数据中的'time'列是字符串格式,就要先转换。根据引用[2]里的内容,可以用pd.to_datetime()函数来转换。比如:df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])。这一步很重要,否则后续的日期比较可能不会按预期工作。 接下来,筛选日期范围。用户要的是2021-10-112021-11-11之间的数据,包括这两个日期吗?通常使用布尔索引,结合两个条件:df['time'] >= '2021-10-11' 和 df['time'] <= '2021-11-11'。用逻辑运算符&连接这两个条件,同时要注意括号的使用,避免运算优先级的问题。所以代码应该是df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')]。 另外,如果数据量大的话,可能要考虑效率问题。比如,先确保'time'列已经转换为datetime类型,并且设置为索引,这样可能提高查询速度。不过用户的问题中没有提到数据量,所以基本的筛选方法应该足够。 再想一下是否有其他方法。比如使用between方法,可能更简洁。df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')]。这也是一种可行的方法,可能更容易理解。 还要注意日期格式是否正确。用户给出的日期是'YYYY-MM-DD'格式,这在Python中是可以被Pandas正确解析的。但如果有不同的格式,可能要指定format参数。不过用户的问题中日期格式符合标准,所以不要额外处理。 另外,是否要考虑时区?如果数据中的时间有时区信息,可能会影响比较结果。但用户的问题中没有提到时区,所以假设数据是本地时间或没有时区信息。 总结一下步骤:首先转换'time'列为datetime类型,然后用布尔索引筛选日期范围。给出这两种方法,并附上示例代码。同时,提醒用户如果数据中存在时间部分的情况,比如时间戳包含具体时间,可能要调整结束日期为'2021-11-11 23:59:59',或者使用包含时间的方法。 还要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到了转换字符串到时间格式的方法,引用[3]有关于数据排序的内容,但当前问题不要排序,所以可能不要涉及。但用户的问题可能是在处理时间数据后进行筛选,所以确保引用了正确的部分。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能的后续问题,比如如何处理不同日期格式、如何筛选时间范围包含时间部分,或者如何优化性能。这样用户如果有进一步的问题,可以自行参考这些问题。</think>以下是筛选特定日期范围数据的Python代码示例及详细说明: ### 基础实现步骤 1. **转换时间格式** ```python # 将列转换为datetime类型(若原始数据为字符串) df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) ``` 2. **筛选日期范围** ```python # 筛选2021-10-112021-11-11的数据(包含两端) filtered_df = df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')] ``` ### 整示例代码 ```python import pandas as pd # 示例数据生成 data = {'time': ['2021-10-10', '2021-10-15', '2021-11-05', '2021-11-12'], 'value': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 转换时间列 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 引用字符串转时间戳方法[^2] # 执行筛选 result = df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')] # 或使用布尔表达式 print(result) ``` ### 特别说明 1. 若时间列包含时分秒,可使用: ```python start_date = pd.Timestamp('2021-10-11 00:00:00') end_date = pd.Timestamp('2021-11-11 23:59:59') ``` 2. 若日期列是索引: ```python df.loc['2021-10-11':'2021-11-11'] ```
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