牛牛在玩一款游戏,这款游戏的地图可以被看作是一个 � n 行 � m 列的方格图,每个格子上都有一个数字,第 � i 行第 � j 列的格子上的数字为 � � � � , � Col i,j 。 当牛牛处于某个格子上时,他会把所有和当前格子上数字相等的格子(包含当前格子)都标记。 牛牛可以朝上下左右任意一个方向走一步,花费的代价是 1。 牛牛可以从当前位置传送到任意一个已经被标记了的格子上,花费的代价是 0。 游戏开始时牛牛可以选择方格上任何一个格子作为起点(这一步的代价也是 1),他想知道若到每个格子至少一次他需要花费的最少代价是多少
时间: 2024-04-03 09:30:38 浏览: 9
这是一道典型的最短路问题,可以用广度优先搜索算法(BFS)来解决。
首先,我们需要找到所有数字出现过的位置,可以用一个哈希表来存储每个数字出现的位置。然后,从任意一个起始位置开始,进行广度优先搜索,每次将当前位置标记,并将与当前位置数字相同的所有未标记位置加入队列中。当队列为空时,所有位置都已标记。
在搜索过程中,我们需要维护一个距离数组,用来记录每个位置到起始位置的最短距离。初始值为无穷大,起始位置为1。每次经过一个位置时,如果当前位置的距离比之前记录的距离小,则更新距离数组。
最后,距离数组中的最大值即为所求的最小代价。
时间复杂度为O(nm),空间复杂度为O(nm)。
参考代码如下:
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链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/59284/C 来源:牛客网 牛牛在玩一款游戏,这款游戏的地图可以被看作是一个 � n 行 � m 列的方格图,每个格子上都有一个数字,第 � i 行第 � j 列的格子上的数字为 � � � � , � Col i,j 。 当牛牛处于某个格子上时,他会把所有和当前格子上数字相等的格子(包含当前格子)都标记。 牛牛可以朝上下左右任意一个方向走一步,花费的代价是 1。 牛牛可以从当前位置传送到任意一个已经被标记了的格子上,花费的代价是 0。 游戏开始时牛牛可以选择方格上任何一个格子作为起点(这一步的代价也是 1),他想知道若到每个格子至少一次他需要花费的最少代价是多少
这是一道典型的最短路问题,可以用广度优先搜索算法(BFS)来解决。
首先,我们需要找到所有数字出现过的位置,可以用一个哈希表来存储每个数字出现的位置。然后,从任意一个起始位置开始,进行广度优先搜索,每次将当前位置标记,并将与当前位置数字相同的所有未标记位置加入队列中。当队列为空时,所有位置都已标记。
在搜索过程中,我们需要维护一个距离数组,用来记录每个位置到起始位置的最短距离。初始值为无穷大,起始位置为1。每次经过一个位置时,如果当前位置的距离比之前记录的距离小,则更新距离数组。
最后,距离数组中的最大值即为所求的最小代价。
时间复杂度为O(nm),空间复杂度为O(nm)。
参考代码如下:
1.在DataFrame 中每列的数据都可以看作是一个Series对象。
是的,对于一个DataFrame对象来说,每列的数据都可以看作是一个Series对象。DataFrame是一个二维表格数据结构,每个列可以是不同的数据类型,而每列都是一个Series对象。因此,DataFrame可以被看作是由一系列Series对象组成的字典。
例如,考虑以下代码:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
```
在这个例子中,我们使用一个字典来创建一个DataFrame对象。在字典中,每个键表示一列数据,而对应的值是一个列表,表示该列中的数据。在这个例子中,我们有三列数据:name、age、gender,每列数据都是一个Series对象。
因此,我们可以通过以下代码来访问DataFrame中的每个列:
```
name_series = df['name']
age_series = df['age']
gender_series = df['gender']
```
在这个例子中,name_series、age_series和gender_series都是一个Series对象,分别对应DataFrame中的每列数据。