代码随想录Day67 | 695.岛屿的最大面积 1020.飞地的数量

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

代码随想录Day67 | 695.岛屿的最大面积 1020.飞地的数量

695.岛屿的最大面积

文档讲解:代码随想录
视频讲解:
状态

采用bfs,这道题相较于之前的题变为了求岛屿的最大面积。那就说明我们每遇到一个新的岛屿就要重新计算一个面积,然后和之前的最大面积比较。

class Solution {
private:
	int dir[4][2] = {0,1,1,0,-1,0,0,-1};
	int count;
public:
	void bfs(vector<vector<int>>& grid, vector<vector<bool>>& vistied, int x,int y)
	{
		queue<pair<int,int>> check;
		check.push({x,y});
		visitied[x][y] = true;
		while(!check.empty())
		{
			pair<int,int> cur = check.front();
			check.pop();
			int curx = cur.first;
			int cury = cur.second;
			for(int i=0;i<4;i++)
			{
				int nextx = curx+dir[i][0];
				int nexty = cury+dir[i][1];
				//如果超过范围那么跳过
				if(nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty <0 || nexty>=grid[0].size()) continue;
				//没有被访问过,且为1
                if(!visited[nextx][nexty] && grid[nextx][nexty] == 1)
                {
                    visited[nextx][nexty] = true;
                    //面积+1
                    count++;
                    check.push({nextx,nexty});
                } 
			}
		}
	}
public:
	int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
        int n = grid.size();
        int m = grid[0].size();
        vector<vector<bool>> visited(n,vector<bool>(m,false));
        int res = 0;
        for(int i = 0;i<n;i++)
        {
            for(int j = 0;j<m;j++)
            {
                //第一次bfs
                //当遇到没有被访问过,且为1说明是一块新的陆地
                if(!visited[i][j] && grid[i][j] == 1)
                {
                    //重置count;
                    count = 1;
                    bfs(grid,visited,i,j);
                    res = max(count,res);
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

1020.飞地的数量

文档讲解:代码随想录
视频讲解:
状态

将边缘陆地形成的岛屿全部变为海洋后,再重新遍历整个图,得到的就是飞地。

class Solution {
private:
    int dir[4][2] = {0,1,1,0,-1,0,0,-1};
    int res = 0;
public:
    void bfs(vector<vector<int>>& grid,int x,int y)
    {
        queue<pair<int,int>> check;
        check.push({x,y});
        grid[x][y] = 0;
        res++;
        while(!check.empty())
        {
            pair<int,int> cur = check.front();
            check.pop();
            int curx = cur.first;
            int cury = cur.second;
            for(int i = 0;i<4;i++)
            {
                int nextx = curx+dir[i][0];
                int nexty = cury+dir[i][1];
                if(nextx <0 || nextx>=grid.size() || nexty<0 || nexty>=grid[0].size())
                {
                    continue;
                }
                if(grid[nextx][nexty] == 1)
                {
                    res++;
                    check.push({nextx,nexty});
                    grid[nextx][nexty] = 0;
                }
            }
        }
    }
public:
    int numEnclaves(vector<vector<int>>& grid) {
        int n = grid.size();
        int m = grid[0].size();
        //从左岸和右岸向中间淹没
        for(int i = 0;i<n;i++)
        {
            if(grid[i][0] == 1) bfs(grid,i,0);
            if(grid[i][m-1] == 1) bfs(grid,i,m-1);
        }
        //从上面和下面向中间淹没
        for(int j = 0;j<m;j++)
        {
            if(grid[0][j] == 1) bfs(grid,0,j);
            if(grid[n-1][j] == 1) bfs(grid,n-1,j);
        }
        res = 0;
        //统计剩余单元岛屿个数
        for(int i = 0;i<n;i++)
        {
            for(int j= 0;j<m;j++)
            {
                if(grid[i][j] == 1)
                {
                    bfs(grid,i,j);
                }
            }
        }
        return res;
    }
};
Allegro Design Entry CIS 与 OrCAD Capture CIS:PCB设计工具链中的双雄对决 本文深入对比了Cadence旗下两大原理图设计工具Allegro Design Entry CIS与OrCAD Capture CIS。Allegro Design Entry CIS源自Concept HDL,定位高端,强调自顶向下的层次化设计和与Allegro PCB Editor的无缝约束管理,适合大型复杂系统及团队协作。OrCAD Capture CIS则以其出色的易用性、广泛的兼容性和强大的CIS数据库功能著称,是中小型项目及跨工具链协作的通用选择。文章从历史渊源、核心功能、适用场景等多维度剖析, 阅读详情

相关推荐

【脑电绘图教程 2】使用Brainstorm进行脑电处理及源定位

Brainstorm 是一个开源应用程序,支持MEG、EEG、fNIRS、ECoG、深度电极和其他电生理学的数据分析,尤其用于MEG、EEG的源定位。Brainstorm的主要优点是其简单直观的图形界面,不需要进行任何编程,即可上手MEG、EEG分析,此外,它还支持多种数据类型(基本上EEGLab支持的,它都支持),并且具有数据批量处理功能,可以很方便的分析自己的数据。

qq_40735196的博客 1万+

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 196

详细推导波特图增益和相位曲线

文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/UCy9mRRok5Hc9qHq3qde5g 今天这篇文章想把近段时间关于波特图方面学习的内容整理一下。波特图将会是梳理闭环控制这个系列的开始。目前的计划是,以无源器件为基础,然后结合运放,再过渡到开关电源的环路控制方面。如果对这方面感兴趣的朋友,可以持续一起学习起来,目标就是掌握开关电源的闭环控制。 1. 什么是波特图? 波特图最常见的应用是在线性非时变的系统中,用于对传递函数的增益和相位进行分析,从而判断出系统随频率的响应是否稳定。因此,波

ltqdxl的博客 2万+

【算法拾光】链表 哈希表|K个一组翻转链表 + 两数之和

K个一组翻转链表需分段反转,借助哑节点与前驱指针维护连接,避免断链;两数之和利用哈希表实现O(1)查找,空间换时间,高效定位目标组合。前者考察链表指针操作,后者聚焦映射关系构建,均为面试高频题。

wuqingyigexiaoba的博客 302

Zabbix7.0实践:专线线路监控场景1

本文介绍了专线互联线路远程Ping监控的实现方案。针对运营商中间设备导致端口状态无法真实反映线路通断的问题,提出通过脚本执行端到端Ping检测的方案。具体实现包括:1)使用Expect脚本登录设备执行Ping测试并格式化结果;2)通过Shell脚本处理线路信息并生成JSON格式数据;3)配置Zabbix监控系统,创建自动发现规则和监控项原型,实现线路状态的自动监控。该方案适用于专线数量不多但重要的场景,能够有效检测中间有运营商设备的专线线路通断状态,最终在Zabbix中实现可视化的告警展示。

2301_80016499的博客 781

kettle多表数据迁移

点击 文件——新建——作业,在左侧的 核心对象 标签下选择 通用,双击添加一个 start ,一个 转换 ,一个 作业 和一个 成功 到右侧的作业面板,这些作业项都可以改名字。点击文件—新建—转换,在左侧的 核心对象 标签下选择 输入 下的 表输入,双击添加到右侧的转换面板,再选择 作业 下的 复制记录到结果 ,双击添加到右侧的转换面板。新建转换,在左侧的 核心对象 标签下选择 作业 下的 从结果获取记录,双击添加到右侧的转换面板,再选择 作业 下的 设置变量 ,双击添加到右侧的转换面板。

u014061745的博客 1341

排序算法深度笔记(下):非比较类排序的线性突破与工程边界

排序算法时间复杂度额外空间复杂度稳定性是否基于比较选择排序O(N^2)(O(1))不稳定是冒泡排序O(N^2)(O(1))稳定是插入排序O(N^2)(O(1))稳定是归并排序O(N\log N)(O(N))稳定是快速排序O(N\log N)O(log N)不稳定是堆排序O(N\log N)O(1)不稳定是计数排序(O(N + M))O(M))稳定否基数排序O(N)稳定否桶排序平均O(N) / 最坏O(N^2)

2401_87069538的博客 567

VMware ESXi 系统里创建虚拟机,虚拟磁盘日志损坏,如何或者把数据备份?

🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由🚀;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!

**My Coding Family** 1638

算法日常・每日刷题--<动态规划>42

本题为“不相交的线”,与最长公共子序列问题相似。使用动态规划求解:定义 dp[i][j] 表示 nums1[0:i] 与 nums2[0:j] 的最大不相交连线数。若元素相等,则继承左上值加1;否则取上方或左方最大值。最终返回 dp[m][n],即两数组的最大不相交连线数。时间复杂度 O(mn),空间复杂度 O(mn)。

2503_92261635的博客 20

redhawk:Low Power Analysis

1.rush current与switch cell 在standby状态下为了控制leakage power我们选择power gating的设计方式,使用power switch cell关闭block/power domain的电源。 power switch的基本介绍可见: 低功耗设计-Power Switch power switch的table中有四种状态,对应block工作、待机和上电,下电。low power analysis主要分析上电的过程。 上电过程可以看做mos电容

m0_61544122的博客 3203

2026终极反反爬:Canvas/WebGL/字体指纹全维度伪装,应对浏览器检测实战指南

本文分享了2026年浏览器指纹检测现状及全维度伪装方案。当前反爬系统采用多维度联合指纹检测,重点针对硬件级(WebGL、Canvas)、系统级(字体、CPU)和行为级(鼠标移动)指纹。作者设计了一个独立的指纹伪装引擎,包含真实设备指纹库、指纹生成器和统一注入层,通过JS沙箱隔离实现伪装。核心方案包括:Canvas指纹通过真实设备渲染差异添加微偏移;WebGL指纹完整劫持上下文返回真实显卡参数;字体指纹劫持measureText方法模拟不同系统字体宽度。该方案实测可连续运行一个月零封号,解决了传统方法易被检测

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 924

C语言程序设计题|有序数组插入数字冒泡排序

题目要求将一个数插入有序数组末尾,并用冒泡排序实现整体升序。代码先将输入数存入数组最后位置,再通过双重循环进行冒泡排序,每轮将较大元素向后移动,最终输出11个升序元素。该方法虽时间复杂度为O(n²),但符合题目要求,逻辑清晰,适合初学者理解排序原理。

2301_81429079的博客 748

【MATLAB】工业传送带速度闭环控制与张力联合仿真

本文基于MATLAB/Simulink平台,构建了工业传送带速度闭环控制与张力联合仿真系统。通过搭建驱动模块、机械传动模块、检测模块和控制模块,实现了速度与张力的协同控制。采用双PID调节器分别整定速度与张力参数,经联合调试后系统性能良好:速度跟踪误差小于±0.03m/s,张力波动控制在±30N内,负载扰动恢复时间仅0.3秒。研究提供了从建模到参数优化的完整工程方案,可直接应用于课程设计或工业实践,有效解决了传送带运行中速度偏差与张力波动的协同控制难题。

unber的博客 77

【算法拾光】模拟|外观数列 + 数青蛙

本文总结两道模拟题解法:外观数列通过迭代统计连续数字个数生成下一项,关键在于处理末尾字符;数青蛙则模拟青蛙叫声“croak”状态转移,维护各阶段青蛙数量,记录最大并发数并确保全部完成。共性在于严格遵循流程、细致处理边界与非法情况,锻炼字符串遍历与状态管理能力。

wuqingyigexiaoba的博客 367

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

牛客周赛165C题(前后缀性质,递推,排序,枚举)

题目大意:给定长度为 `n` 的数组,选择 `k ∈ [1,n]`,将前 `k` 个元素整体翻转,后面的元素不变。要求操作后的整个数组非递减,统计满足条件的 `k` 的数量。题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/141721/C。时间复杂度:O(nlogn)

2501_94316951的博客 170

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

【数据结构-3】算法美学之降复杂度

在while循环的循环体内,首先用临时变量保存最后一个位置的数据,再通过for循环把所有元素往后移动一位,最后把tmp中保存的值放到下标为0的位置上去。方法二的思路是:创建新数组,让原数组中后k个数据移动到新数组中前面的位置,让原数组中前numsSize-k个数据移动到新数组中后面的位置,这。这段代码的思路是:三次逆置,第一次逆置前numsSize-k个数据,第二次逆置后k个数据,最后整体逆置。这篇博文分享一道解法不一的算法题,求解过程的目的在于降低算法的时间复杂度,题源力扣。,属于空间换时间的操作。

weixin_44218929的博客 82

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

算法61,判定是否为字符重排

两字符串能互为重排 ⇔。

sheshibenniaodan的博客 207

算法日常・每日刷题--<动态规划>32

给定严格递增的正整数数组,求最长斐波那契子序列长度。使用二维DP,dp[i][j]表示以arr[i]、arr[j]为最后两项的序列长度,初始化均为2。通过哈希表快速查找前一项target = arr[j] - arr[i],若存在且下标小于i,则状态转移:dp[i][j] = dp[k][i] + 1。遍历更新全局最大长度,最终若结果小于3则返回0。时间复杂度O(n²),空间复杂度O(n²)。

2503_92261635的博客 177

算法札记:几何分布在算法题UVA1262的运用

集卡问题求解核心:将集齐n种优惠券的过程分为n个阶段,每个阶段期望购买次数为 $ \frac{n}{k} $(k为剩余种类数),总期望为 $ n \cdot H_n $(调和数)。通过自洽方程推导单阶段期望,无需几何分布或无穷级数,逻辑清晰且适用于大一水平。例如,n=5时期望约11.42,非5。题目要求以带分数形式输出精确结果,算法上需累加分数并化简。

Keven_11的博客 325

不同的二叉搜索树

互不相同的二叉搜索树的种数,以 j (1<=j<=i)为头节点,左子树是 j-1 个数,右子树就是 i - (j - 1) -1 = i - j个数。所以dp[3] = dp[0] * dp[2] + dp[1] * dp[1] + dp[2] * dp[0]头1 = 左子树0节点 * 右子树2节点,二叉搜索树就是排序树,左子树<根节点<右子树,左右子树也满足左子树<根节点<右子树。头2 = 左子树1节点 * 右子树1节点。所以dp[i] += dp[j-1] * dp[i-j]个节点组成且节点值从。

qq_44721738的博客 151

考拉兹猜想 - 7

本文通过引入虚数单位重构Collatz猜想的迭代逻辑,指出偶数减半与奇数“乘3加1”的过程在虚数坐标下等价于归结操作。关键在于:乘3加1使奇数跃升至偶数,随后持续减半,而虚数单位代表“无限减1”,实现无限向有限的转化。无论初始值如何,减半始终主导,最终归结为4-2-1循环。该视角消解了正向思维中的速度竞争疑虑,证明归结是必然结果。

杨铸人的博客 42

SSL证书选RSA还是ECDSA:公钥算法、CA签名与兼容性怎么核对

申请SSL证书时,RSA和ECDSA该怎么选?先分清站点公钥算法、CA签名算法和TLS实际兼容性,再用隔离OpenSSL实验读取两类材料,核对申请、续期和部署交接,避免只看Signature Algorithm就选错。

谁呀!的博客 399

从曲线到储层:Techlog/KAPPA 全流程算法、UltraLAB 选型与本地 AI 部署实战

以高频 CPU 保证交互,以充足内存承载多井与多任务,以 NVMe 打通项目和知识库 I/O,再按本地模型、上下文与并发配置 GPU。对 UltraLAB 用户而言,更合理的采购方式是带着真实项目做选型:一组典型井、一套完整解释模板、一个目标大模型、一次多人并发测试。用实测结果确定配置,才能把预算转化为解释效率,而不是闲置算力。软件模块、操作系统与许可条件以厂商当前正式说明为准;硬件建议需结合项目实测。AI 输出只能作为辅助证据,不能替代岩石物理与油藏工程专业审核。

wdf8088的博客 180

贪心题目:可以到达的最远建筑

为了到达尽可能远的建筑物,在将砖块替换成梯子时,应将高度差最大位置的砖块替换成梯子,此时剩余的砖块数量最多,如果将高度差较小位置的砖块替换成梯子,则剩余的砖块数量较少,能到达的最远建筑物下标不可能更大。开始向后面的建筑物移动,移动过程中维护优先队列存储正高度差,优先队列的队首元素是最大元素,每次遇到正高度差时优先考虑使用砖块,如果砖块数量不够则使用梯子替换最大高度差位置的砖块,直到砖块和梯子都使用完毕时,到达的建筑物即为最远建筑物。如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块,返回可以到达的最远建筑物的下标。

stormsunshine的博客 171

【Deep-OC-SORT 01】多轨迹算法Deep-OC-SORT源码分析

本工程基于Deep-OC-SORT核心模块,重构并适配了EmbeddingComputer(外观特征提取)、CMCComputer(相机运动补偿)与OCSort(主跟踪器)三类。前者实现整框/网格模式的特征提取与L2归一化;后者通过稀疏光流或SIFT匹配估计仿射变换,补偿相机运动;主跟踪器融合IoU、外观相似度与方向一致性,支持模块开关与自定义组件,实现高效多目标跟踪。

Jayson 博客 332

【Deep-OC-SORT 05】多轨迹算法Deep-OC-SORT-IoU代价与VDC方向一致性融合过程

本工程在DeepOcSort中实现三路融合关联:IoU(位置重叠)、VDC(速度方向一致性)与外观相似度,通过加权求和生成总相似度,取负作为匈牙利算法的代价。其中,VDC利用轨迹惯性方向与检测方向的点积判断运动一致性,抑制反向误匹配;外观分采用网格化余弦距离并结合动态权重AW,提升遮挡场景下的鲁棒性。支持关闭外观分支(--emb_off),且通过快路径优化加速多数帧处理。最终配对经IoU复核,确保位置合理性,有效减少密集场景下的ID切换。

Jayson 博客 335
上一篇: 代码随想录Day66 | 图的DFS与BFS
下一篇: 力扣每日一题:Dijkstra1976.到达目的地的方案数
sRiddle
博客等级 码龄7年 528粉丝 63原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值