题目内容:
在一个小镇里,按从 1 到 N 标记了 N 个人。传言称,这些人中有一个是小镇上的秘密法官。
如果小镇的法官真的存在,那么:
给定列表 trust,该列表由信任对 trust[i] = [a, b] 组成,表示标记为 a 的人信任标记为 b 的人。
如果小镇存在秘密法官并且可以确定他的身份,请返回该法官的标记。否则,返回 -1。
输入格式:
输入包含两行,第一行为一个正整数N,第二行为信任对列表trust,以合法的Python表达式给出
输出格式:
一个整数,表示法官的编号
输入样例:
4
[[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[4,3]]
输出样例:
3
用两个列表分别记录每个人信任多少人和被多少人信任,然后通过三个筛选条件找到法官
def findJudge(N):
trust_list = [0] * (N + 1)
trusted_list = [0] * (N + 1)
for i, j in trust:
trust_list[i] += 1
trusted_list[j] += 1
count = 0
result = []
for i in range(1, N + 1):
if trust_list[i] == 0 and trusted_list[i] == N - 1:
count += 1
result.append(i)
if count == 1:
return result[0]
else:
return -1
N = int(input())
trust = eval(input())
print(findJudge(N))
题目内容:
你现在手里有一份大小为 M x N 的『地图』(网格) grid,上面的每个『区域』(单元格)都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋,1 代表陆地
对于每个海洋方格,其存在一个距离它最近的陆地方格,相应有一个到陆地的最小距离
请输出上述所有最小距离中的最大值。
我们这里说的距离是『曼哈顿距离』( Manhattan Distance):(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个区域之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。
如果地图上只有陆地或者海洋,请返回 -1。
输入格式:
输入共1行,为一个仅包含0与1的嵌套列表,用合法的Python表达式给出
输出格式:
一个整数,表示最短距离
输入样例:
[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]
输出样例:
2
注:最远的海洋区域坐标为(1,1)
采用BFS宽度优先搜索,先创建一个二维列表用于存储每个格子的曼哈顿距离,先将陆地格子的曼哈顿距离都存为0,接着开始搜索每个陆地格子上下左右四个格子,这些格子的曼哈顿距离都存为1,再接着搜索这些曼哈顿距离为1的格子的上下左右四个格子,这些格子的曼哈顿距离都存为2,重复此操作直到所有格子都被遍历一遍
grid = eval(input())
M = len(grid)
N = len(grid[0])
dist = [[None for _ in range(M)] for _ in range(N)]
queue = []
for i in range(M):
for j in range(N):
if grid[i][j]:
queue.append((i, j))
dist[i][j] = 0
if queue == [] or len(queue) == M * N:
print(-1)
else:
while queue:
x, y = queue.pop(0)
for i, j in [(x + 1, y), (x - 1, y), (x, y + 1), (x, y - 1)]:
if 0 <= i < M and 0 <= j < N and dist[i][j] == None:
dist[i][j] = dist[x][y] + 1
queue.append((i, j))
print(max(max(row) for row in dist))
题目内容:
有 N 个房间,开始时你位于 0 号房间。每个房间有不同的号码:0,1,2,…,N-1,并且房间里可能有一些钥匙能使你进入下一个房间。
在形式上,对于每个房间 i 都有一个钥匙列表 rooms[i],每个钥匙 rooms[i][j] 由 [0,1,…,N-1] 中的一个整数表示,其中 N = rooms.length。 钥匙 rooms[i][j] = v 可以打开编号为 v 的房间。
最初,除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。
你可以自由地在房间之间来回走动。
请判断是否可以最终打开所有房间。
输入格式:
一行嵌套列表,列表长度为N,以合法的Python表达式格式给出
输出格式:
True或False,代表是否可以进入每个房间
输入样例:
[[1],[2],[3],[]]
输出样例:
True
采用DFS深度优先搜索,从0号房间开始对每一个钥匙能去的房间调用自身进行深度优先搜索,在搜索过程中每到一个新的房间就记录一次,记录过的房间就不再重复搜索,最后比对记录房间的数量和N是否相等,相等就打印True,反之就打印False
def canVisitAll(n):
visited.append(n)
keys = rooms[n]
for key in keys:
if key not in visited:
canVisitAll(key)
return
rooms = eval(input())
N = len(rooms)
visited = []
canVisitAll(0)
if len(visited) == N:
print(True)
else:
print(False)