leetcode刷题(六)

本文深入探讨图的多种表示方法,包括邻接矩阵和邻接表,涵盖有向图、无向图、有权图及无权图。并实现图的深度优先搜索、广度优先搜索,以及Dijkstra算法、A*算法等经典图算法。此外,通过LeetCode题目“岛屿的个数”和“有效的数独”进行实战演练,提升算法理解与应用能力。

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实现有向图、无向图、有权图、无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法

实现图的深度优先搜索、广度优先搜索

实现 Dijkstra 算法、A* 算法

实现拓扑排序的 Kahn 算法、DFS 算法

对应的 LeetCode 练习题

目录:

1,leetcode-200;

2,leetcode-363。

1,Number of Islands(岛屿的个数):
英文版:https://leetcode.com/problems/number-of-islands/description/中文版:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands/description/

class Solution:
    def numIslands(self, grid):
        res = 0
        for r in range(len(grid)):
            for c in range(len(grid[0])):
                if grid[r][c] == "1":
                    self.dfs(grid, r, c)
                    res += 1
        return res
        
    def dfs(self, grid, i, j):
        dirs = [[-1, 0], [0, 1], [0, -1], [1, 0]]
        grid[i][j] = "0"
        for dir in dirs:
            nr, nc = i + dir[0], j + dir[1]
            if nr >= 0 and nc >= 0 and nr < len(grid) and nc < len(grid[0]):
                if grid[nr][nc] == "1":
                    self.dfs(grid, nr, nc)

2,Valid Sudoku(有效的数独):
英文版:https://leetcode.com/problems/valid-sudoku/中文版:https://leetcode-cn.com/problems/valid-sudoku/

class Solution:
    def isValidSudoku(self, board):
        raw = [{},{},{},{},{},{},{},{},{}]
        col = [{},{},{},{},{},{},{},{},{}]
        cell = [{},{},{},{},{},{},{},{},{}]
        for i in range(9):
            for j in range(9):                                 
                num = (3*(i//3) + j//3)#找单元
                temp = board[i][j]
                if temp != ".":
                    if temp not in raw[i] and temp not in col[j] and temp not in cell[num]:
                        raw [i][temp] = 1
                        col [j][temp] = 1
                        cell [num][temp] =1
                    else:
                        return False    
        return True
python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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