这道题主要就是判断1.是否有环路 2. 是否是连通图 可以用DFS, BFS 和 Union find,union find最合适。 对于DFS和BFS,首先都是建立adjacent list,把edges连接的所有情况加入邻接链表,注意需要对称加入,对于[a,b],要对a加入b,对b加入a。都可以用visited来记录是否遍历过。 1. BFS bfs基本都是用queue实现,首先...
图论(Graph Theory)是离散数学的一个分支,图(Graph)是由点集合和这些点之间的连线组成,其中点被称为:顶点(Vertex/Node/Point),点与点之间的连线则被称为:边(Edge/Arc/Link)。记为,G = (V, E)。 1.1 有向图和无向图 根据边是否有方向,图可以被划分为:有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph...
Leetcode之广度优先搜索(BFS)专题-133. 克隆图(Clone Graph) BFS入门详解:Leetcode之广度优先搜索(BFS)专题-429. N叉树的层序遍历(N-ary Tree Level Order Traversal) 给定无向连通图中一个节点的引用,返回该图的深拷贝(克隆)。图中的每个节点都包含它的值val(Int) 和其邻居的列表(list[Node])。 示例: ...
[False for _ in range(len(maze[0]))] for _ in range(len(maze))] visited[start[0]][start[1]] = True while stack: cur_node = stack.pop() # 弹出栈顶元素 if cur_node.row == end[0] and cur_node.col == end[1]: # 如果到达终点,则返回路径 path = [] while cur_node: ...
https://leetcode.cn/problems/cousins-in-binary-tree-ii/description/ 题目描述 给你一棵二叉树的根root,请你将每个节点的值替换成该节点的所有堂兄弟节点值的和。 如果两个节点在树中有相同的深度且它们的父节点不同,那么它们互为堂兄弟。 请你返回修改值之后,树的根 **root**。
很久没有进行练习了,手都生疏了不少。前一段时间完成30道DFS题目的练习,现在开始BFS,预计做完BFS分类中的所有中等难度题。 LeetCode中的分类并不是非常的标准,BFS的题目中很多用DFS也可以解答,只要能够解出,不一定绝对要使用LeetCode建议的算法。给个目录: LeetCode102 二叉树的层次遍历 LeetCode103 二叉树的锯齿...
Tags: bfs, easy, graph, stack/queue [leetcode] Populating Next Right Pointers in Each Node II | 把二叉树横向next节点populate了 Posted by: lexigrey on: August 9, 2013 In: leetcode Leave a Comment 很简单的题,因为熟悉了用两个list做tree的bfs,所以这里一层一层iterate就行了,上一层反正...
https://leetcode.com/problems/clone-graph/ 思路可以有dfs,bfs。 这里的意思就是要我们写一个deep copy的函数。这里要注意亮点 对于输入的graph, e.g. {0,1,2#1,2#2,2}, 这里可以看到1和2都不止出现了一次,所以不能在每次出现的时候都创建一个新的node。所以这里要用nodeMap做一个记录。
5、寻找最矮树:Minimum Height Trees - LeetCode For a undirected graph with tree characteristics, we can choose any node as the root. The result graph is then a rooted tree. Among all possible rooted trees, those with minimum height are called minimum height trees (MHTs). Given such a grap...
val graph = Array(n) { IntArray(n) { INF } } init { // i 自旋的路径长度 for (i in 0 until n) { graph[i][i] = 0 } // i 直达 j 的路径长度 for (edge in edges) { graph[edge[0]][edge[1]] = edge[2] } // Floyd 算法 // 枚举中转点 for (k in 0 until n) { /...