#输入为22220 #00020 #00010 #01111 #输出为15 #以下代码答案为何不对 input_map = [] while True: line = input() if not line: break else: line = list(map(int, list(line.strip()))) input_map.append(line) def dfs(input_map, pathsum ,i, j): row = len(input_map) col =len(input_map[0]) pathsum += input_map[i][j] input_map[i][j] = 0 for x,y in [(i+1,j), (i-1,j), (i,j+1), (i,j-1)]: if row > x >= 0 and col > y >= 0 and input_map[x][y] > 0: dfs(input_map, pathsum ,x, y) return pathsum res = 0 for n in range(len(input_map)): for m in range(len(input_map[0])): if input_map[n][m] > 0: res = max(res,dfs(input_map, 0, n, m)) print(res)
时间: 2024-04-12 18:32:30 浏览: 8
这段代码的答案不正确的原因是在dfs函数中,递归调用dfs时,没有对返回的结果进行处理,导致最终的结果不正确。
在dfs函数中,当调用dfs函数进行递归时,应该将递归调用的结果与当前的pathsum进行比较,取较大值作为新的pathsum。但是当前的代码中没有对递归调用的结果进行处理,导致最终的结果不正确。
您可以尝试修改代码,将递归调用的结果与pathsum进行比较,并将较大值赋给pathsum。修改后的代码如下所示:
```python
def dfs(input_map, pathsum ,i, j):
row = len(input_map)
col =len(input_map[0])
pathsum += input_map[i][j]
input_map[i][j] = 0
for x,y in [(i+1,j), (i-1,j), (i,j+1), (i,j-1)]:
if row > x >= 0 and col > y >= 0 and input_map[x][y] > 0:
pathsum = max(pathsum, dfs(input_map, pathsum ,x, y))
return pathsum
```
通过将递归调用的结果与pathsum进行比较,并取较大值作为新的pathsum,可以正确计算出最大路径和。
希望这个解决方案对您有帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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input_map = [] while True: line = input() if not line: break else: line = list(map(int, list(line.strip()))) input_map.append(line) def dfs(input_map, pathsum ,i, j): row = len(input_map) col =len(input_map[0]) pathsum += input_map[i][j] input_map[i][j] = 0 for x,y in [(i+1,j), (i-1,j), (i,j+1), (i,j-1)]: if row > x >= 0 and col > y >= 0 and input_map[x][y] > 0: dfs(input_map, pathsum ,x, y) return pathsum res = 0 for n in range(len(input_map)): for m in range(len(input_map[0])): if input_map[n][m] > 0: res = max(res,dfs(input_map, 0, n, m)) print(res)
这段代码是一个深度优先搜索算法,用于求解一个二维地图中的最大路径和。
首先,代码中通过一个循环逐行读取输入,并将每行转换为整数列表后添加到input_map中。
然后,定义了一个dfs函数用于进行深度优先搜索。该函数接受四个参数:input_map(二维地图),pathsum(当前路径和),i和j(当前位置的行列坐标)。在函数内部,首先获取input_map的行数和列数,然后将当前位置的值加到pathsum上,并将当前位置的值置为0,表示已经访问过。接着,使用一个循环遍历当前位置的上、下、左、右四个邻居位置,如果邻居位置在地图范围内且值大于0,则递归调用dfs函数。最后,返回pathsum作为当前路径的最大值。
接下来,初始化一个变量res为0,用于记录最大路径和。然后,通过两个嵌套循环遍历input_map中的每个位置,并判断该位置的值是否大于0。如果大于0,则调用dfs函数计算从该位置开始的路径的最大和,并将结果与res比较取较大值。
最后,打印出最大路径和res。
请注意,这段代码没有处理输入错误的情况,如输入的行数、列数不匹配等。另外,由于代码中没有给出具体的输入,无法确定输入的格式和含义,因此无法对代码的功能进行准确评价。如果有具体的输入和预期输出,可以提供给我,我可以帮助您进一步分析和调试代码。
def isExist(nums, m): remain = set() remain.add(0) total = 0 for num in nums: total += num if total % m in remain: return 1 else: remain.add(total % m) return 0 def getResult(cases): for case in cases: print(isExist(case[0], case[1])) # 输入获取 cases = [] while True: line = input() if line == "": getResult(cases) break else: n, m = map(int, line.split()) nums = list(map(int, input().split())) cases.append([nums, m]) 这里的remain为啥要用集合
在这个代码中,使用集合 `remain` 的目的是为了记录之前计算过的余数值。该函数判断给定的列表 `nums` 是否存在一个子列表,其元素之和能被 `m` 整除。
每当遍历列表 `nums` 时,将当前元素加到累加值 `total` 上。然后,计算 `total` 对 `m` 取余的结果。如果这个结果在 `remain` 集合中已经存在过,说明存在一个子列表的元素之和能被 `m` 整除,于是返回 1。否则,将这个结果加入到 `remain` 集合中,并继续遍历列表。
使用集合的原因是,集合中的元素是唯一的,不会出现重复。这样可以有效地避免重复判断相同的余数值,提高代码的效率。集合的查找操作(判断元素是否存在)的时间复杂度是 O(1),而列表的查找操作的时间复杂度是 O(n),其中 n 是列表的长度。
因此,在这段代码中使用集合 `remain` 来存储已经计算过的余数值,可以提高算法的效率。