public static boolean validateCode(String secret, int code, long time) throws NoSuchAlgorithmException, InvalidKeyException { for (int i = -WINDOW_SIZE; i <= WINDOW_SIZE; i++) { long t = time + i * INTERVAL; int c = generateCode(secret, t); if (c == code) { return true; } } return false; } 我想增加一个参数 ss ss可不填,不填时INTERVAL取默认值,当ss传入参数且为int时INTERVAL=ss,当ss传入参数但不为int时,抛出错误

可以在方法的参数列表中增加一个参数 ss，并在方法中加入如下代码：

int interval = INTERVAL;
if (ss != null) {
    if (ss instanceof Integer) {
        interval = (int) ss;
    } else {
        throw new IllegalArgumentException("ss must be an integer");
    }
}

这段代码的作用是：如果 ss 不为 null，首先判断它是否为 Integer 类型，如果是，则将其转换为 int 类型并赋值给 interval 变量；如果不是，则抛出 IllegalArgumentException 异常。如果 ss 为 null，则不对 interval 进行修改，仍然取默认值 INTERVAL。

接下来，在调用 generateCode 方法时，将 interval 作为参数传入即可：

int c = generateCode(secret, t, interval);

这样就完成了对方法的修改。

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import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.Scanner; public class q1080 { public static int[][] map; public static int[] color; public static boolean flag = false; public static void DFS(int index,int size){ if(flag) return; for(int i = 0 ;i < size;i++){ if(map[index][i] == 1){ if(color[i] == -1){ color[i] = color[index]==0?1:0; DFS(i,size); }else if(color[i] == color[index]){ flag = true; return; } } } } public static void BFS(int index,int size){ if(flag) return; Queue<Integer> que = new LinkedList<>(); que.offer(index); while(!que.isEmpty()){ int cur = que.poll(); int c = color[cur]==0?1:0; for(int i = 0;i < size;i++){ if(map[cur][i] == 1){ if(color[i] == -1){ color[i] = c; que.offer(i); }else if(color[i] == color[cur]){ flag = true; return; } } } } } public static void main(String[] args){ Scanner s = new Scanner(System.in); int n = s.nextInt(); map = new int[n][n]; color = new int[n]; for(int i = 0;i < n;i++){ color[i] = -1; } for(int i = 0;i<n;i++){ while(true){ int index = s.nextInt()-1; if(index == -1) break; map[i][index] = 1; map[index][i] = 1; } } for(int i = 0;i < n;i++){ if(color[i]==-1){ color[i] = 0; BFS(i,n); //DFS(i,n); } } if(flag){ System.out.println(-1); }else{ for(int i = 0;i<n;i++){ System.out.print(color[i]); } } } }用Java来换一种方法实现目的

这段代码实现的是判断一个无向图是否为二分图，即能否将所有节点用两种颜色染色，使得相邻的节点颜色不同。

如果要用 Java 实现另一种方法，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。

以下是使用 DFS 的实现：

import java.util.Scanner;

public class q1080_dfs {
    public static int[][] map;
    public static int[] color;
    public static boolean flag = false;

    public static void dfs(int index, int size, int curColor) {
        color[index] = curColor;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (map[index][i] == 1) {
                if (color[i] == -1) {
                    dfs(i, size, 1 - curColor);
                } else if (color[i] == color[index]) {
                    flag = true;
                    return;
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner s = new Scanner(System.in);
        int n = s.nextInt();
        map = new int[n][n];
        color = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            color[i] = -1;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (true) {
                int index = s.nextInt() - 1;
                if (index == -1)
                    break;
                map[i][index] = 1;
                map[index][i] = 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (color[i] == -1) {
                dfs(i, n, 0);
            }
        }
        if (flag) {
            System.out.println(-1);
        } else {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                System.out.print(color[i]);
            }
        }
    }
}

以下是使用 BFS 的实现：

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

public class q1080_bfs {
    public static int[][] map;
    public static int[] color;
    public static boolean flag = false;

    public static void bfs(int index, int size) {
        Queue<Integer> que = new LinkedList<>();
        que.offer(index);
        color[index] = 0;
        while (!que.isEmpty()) {
            int cur = que.poll();
            int curColor = color[cur];
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                if (map[cur][i] == 1) {
                    if (color[i] == -1) {
                        color[i] = 1 - curColor;
                        que.offer(i);
                    } else if (color[i] == curColor) {
                        flag = true;
                        return;
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner s = new Scanner(System.in);
        int n = s.nextInt();
        map = new int[n][n];
        color = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            color[i] = -1;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (true) {
                int index = s.nextInt() - 1;
                if (index == -1)
                    break;
                map[i][index] = 1;
                map[index][i] = 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (color[i] == -1) {
                bfs(i, n);
            }
        }
        if (flag) {
            System.out.println(-1);
        } else {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                System.out.print(color[i]);
            }
        }
    }
}

这两种实现方法的时间复杂度都是 O(n^2)，其中 n 是节点数。

解释一下这段代码import java.util.Scanner;public class q1080_dfs { public static int[][] map; public static int[] color; public static boolean flag = false; public static void dfs(int index, int size, int curColor) { color[index] = curColor; for (int i = 0; i < size; i++) { if (map[index][i] == 1) { if (color[i] == -1) { dfs(i, size, 1 - curColor); } else if (color[i] == color[index]) { flag = true; return; } } } } public static void main(String[] args) { Scanner s = new Scanner(System.in); int n = s.nextInt(); map = new int[n][n]; color = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { color[i] = -1; } for (int i = 0; i < n; i++) { while (true) { int index = s.nextInt() - 1; if (index == -1) break; map[i][index] = 1; map[index][i] = 1; } } for (int i = 0; i < n; i++) { if (color[i] == -1) { dfs(i, n, 0); } } if (flag) { System.out.println(-1); } else { for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.print(color[i]); } } }}

这段代码是一个使用深度优先搜索（DFS）算法解决二分图问题的Java程序。二分图是指一个图中的所有节点可以分成两个不相交的集合，使得同一个集合内的节点之间没有边相连。在这段代码中，程序通过输入一个邻接矩阵，来判断这个图是否是二分图。如果是二分图，则程序将节点分成两个集合，用0和1表示。如果不是二分图，则程序输出-1。

具体实现过程如下：

1. 首先，程序通过输入一个整数n，表示图中的节点个数。

2. 然后，程序通过一个n*n的邻接矩阵来表示图。邻接矩阵中的每个位置(i,j)表示节点i和节点j之间是否有边相连。如果有边相连，则邻接矩阵中的值为1，否则为0。

3. 程序通过一个color数组来记录每个节点所属的集合。初始时，color数组中的值都为-1，表示节点还未被分到任何一个集合中。

4. 程序通过一个dfs函数来遍历图，并判断是否为二分图。dfs函数中，程序将当前节点分到一个集合中，并遍历当前节点所有的邻居节点。如果邻居节点还未被分到任何一个集合中，则将其分到另一个集合中。如果邻居节点已经被分到了当前节点所在的集合中，则说明不是二分图，将flag标记为true。

5. 最后，程序遍历所有节点，判断是否都已经被分到了某一个集合中。如果是，则输出每个节点所在的集合。如果不是，则输出-1。