【LeetCode-中等题】994. 腐烂的橘子

文章目录

    • 题目
    • 方法一:bfs+层序遍历

题目

在这里插入图片描述

该题值推荐用bfs,因为是一层一层的感染,而不是一条线走到底的那种,所以深度优先搜索不适合

方法一:bfs+层序遍历

广度优先搜索,就是从起点出发,每次都尝试访问同一层的节点,如果同一层都访问完了,再访问下一层,最后广度优先搜索找到的路径就是从起点开始的最短合法路径。

在该题:假设图中只有一个腐烂的橘子,它每分钟向外拓展,腐烂上下左右相邻的新鲜橘子,那么下一分钟,就是这些被腐烂的橘子再向外拓展腐烂相邻的新鲜橘子,这与广度优先搜索的过程均一一对应,上下左右相邻的新鲜橘子就是该腐烂橘子尝试访问的同一层的节点,路径长度就是新鲜橘子被腐烂的时间。
在这里插入图片描述

class Solution {
// 方法一 : bfs   int m = 0;int n = 0;//  全局 格子宽度和长度int minute = 0;//全局  最小分钟数int fulash = 0;// 记录1的个数public int orangesRotting(int[][] grid) {m = grid.length;n = grid[0].length;Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();for(int i = 0; i<m ; i++)for(int j = 0; j<n ; j++){if(grid[i][j] == 1 ) fulash++;//记录新鲜橘子的个数if(grid[i][j] == 2 ){grid[i][j] = 2;queue.offer(new int[]{i,j});//将坏橘子坐标数组 存入队列}}//层序遍历while(!queue.isEmpty() && fulash > 0){// 当队列空了 或者 没有新鲜橘子了,停止循环int size = queue.size();minute++;// 一层一层的传染,每传染一层,时间+1for(int i = 0 ; i<size ;i++){int[] mid = queue.poll();int x = mid[0];int y = mid[1];//上if(x+1 < m && grid[x+1][y]== 1 ){fulash--; // 每传染一个,更新新鲜橘子的数量grid[x+1][y] = 2;//将新鲜果子感染queue.offer(new int[]{x+1,y});//将感染的果子加入队列,进行下一层的处理}//下if(x-1 >=0 && grid[x-1][y]== 1 ){fulash--;grid[x-1][y] = 2;queue.offer(new int[]{x-1,y});}//右if(y+1 < n && grid[x][y+1]== 1 ){fulash--;grid[x][y+1] = 2;queue.offer(new int[]{x,y+1});}//左if(y-1 >=0 && grid[x][y-1]== 1 ){fulash--;grid[x][y-1] = 2;queue.offer(new int[]{x,y-1});  }}}if(fulash > 0) return -1;//若还有新鲜橘子  则返回-1else  return minute;//无新鲜橘子  则返回minute}}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/95698.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Jmeter如何设置中文版

第一步&#xff1a;找到 apache-jmeter-5.4.3\bin目录下的 jmeter.properties 第二步:打开 三&#xff0c;ctrf 输入languageen&#xff0c;注释掉&#xff0c;增加以行修改如下 四&#xff0c;ctrs 保存修改内容&#xff0c;重新打开jmeter就可以了

基于图像切割计算轨迹相似度

目录 背景思路与核心代码数值实验优缺点分析参考文献 背景 在前面2文&#xff0c;我们分别讨论了利用夹角余弦来计算轨迹相似度和利用缓冲原理来计算轨迹相似度两种方法&#xff0c;前者可以作为一个baseline提供参考&#xff0c;后者的计算更符合人们的感官和事实&#xff0c…

ARTS打卡第三周之有序链表的合并、gdb中run命令、数制建议、WOOP思维心理学分享

Algorithm 题目&#xff1a;两个有序链表的合并 自己的分析见博客《合并两个有序链表》 Review 《run command》是我这周读的英文文章。 在gdb中&#xff0c;run命令在不设置断点的前提下&#xff0c;能够直接把程序运行完成&#xff1b;要是设置断点的话&#xff0c;可以直…

c# modbus CRC计算器(查表法)

一、简介&#xff1a; 本案例为crc计算器&#xff0c;通过查表法计算出结果 1.窗体后台源代码 using Crc; using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text…

项目 - 后端技术栈转型方案

前言 某开发项目的后端技术栈比较老了&#xff0c;现在想换到新的技术栈上。使用更好的模式、设计思想、更合理的架构等&#xff0c;为未来的需求迭代做铺垫。怎么办呢&#xff1f;假设系统目前在线上运行着的&#xff0c;直接整体换的话耗时太久&#xff0c;且中间还有新的需…

Qt网络通信——获取本机网络信息

查询一个主机的MAC地址或者IP地址是网络应用中常用到的功能&#xff0c;Qt提供了QHostInfo和QNetworkInterface 类可以用于此类信息的查询 1.QHostInfo 类&#xff08;显示和查找本地的信息&#xff09;是的主要函数 类别 函数原型作用公共函数QList <QHostAdress> addr…

《论文阅读21》Equivariant Multi-View Networks

一、论文 研究领域&#xff1a;计算机视觉 | 多视角数据处理中实现等变性论文&#xff1a;Equivariant Multi-View Networks ICCV 2019 论文链接视频链接 二、论文简述 在计算机视觉中&#xff0c;模型在不同视角下对数据&#xff08;例如&#xff0c;点云、图像等&#xff0…

Python语音识别处理详解

概要 人们对智能语音助手的需求不断提高&#xff0c;语音识别技术也随之迅速发展。在这篇文章中&#xff0c;我们将介绍如何使用Python的SpeechRecognition和pydub等库来实现语音识别和处理&#xff0c;从而打造属于自己的智能语音助手。 1. 什么是语音识别&#xff1f; 语音…

第2章 Linux多进程开发 2.18 内存映射

内存映射&#xff1a;可以进行进程间的通信 1.如果对mmap的返回值(ptr)做操作(ptr), munmap是否能够成功? void * ptr mmap(…); ptr; 可以对其进行操作 munmap(ptr, len); // 错误,要保存地址 2.如果open时O_RDONLY, mmap时prot参数指定PROT_READ | PROT_WRITE会怎样? 错…

JavaScript(函数,作用域和闭包)

目录 一&#xff0c;什么是函数1.1&#xff0c;常用系统函数1.2&#xff0c;函数声明 1.3&#xff0c;函数表达式二&#xff0c;预解析2.1&#xff0c;函数自调用 2.2&#xff0c;回调函数三&#xff0c;变量的作用域3.1&#xff0c;隐式全局变量 四&#xff0c;作用域与块级作…

CLIP:连接文本-图像

Contrastive Language-Image Pre-Training CLIP的主要目标是通过对比学习&#xff0c;学习匹配图像和文本。CLIP最主要的作用&#xff1a;可以将文本和图像表征映射到同一个表示空间 这是通过训练模型来预测哪个图像属于给定的文本&#xff0c;反之亦然。在训练过程中&#…

Kitchen Hook

双扛厨房排钩&#xff1a;挂刀具