Số lượng đảo
Hướng dẫn chi tiết và cách thực hiện Python cho bài toán 'Số đảo'.
1. Tìm hiểu
Bài toán 'Số lượng đảo' là một thách thức chính trong phần Đồ thị.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp độ dễ trong Python.
Chúng tôi ưu tiên độ chính xác về mặt kỹ thuật và khả năng đọc mã trong các giải pháp được cung cấp của chúng tôi.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Trực quan hóa luồng logic cho Số lượng đảo.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Đọc kỹ phần trình bày bài toán về Số Quần Đảo.
2. Formulate brute force
Soạn thảo một giải pháp lặp lại đơn giản.
3. Identify inefficiency
Tìm các phép tính dư thừa.
4. Optimize search path
Sử dụng hàm băm hoặc sắp xếp để tăng tốc quá trình.
5. Final Implementation
Làm sạch mã cho tiêu chuẩn sản xuất.
Tuyên bố vấn đề
Cho một lưới lưới nhị phân 2D m x n biểu thị bản đồ '1' (đất) và '0' (nước), trả về số lượng đảo.
Một hòn đảo được bao quanh bởi nước và được hình thành bằng cách kết nối các vùng đất liền kề theo chiều ngang hoặc chiều dọc. Bạn có thể cho rằng tất cả bốn cạnh của lưới đều được bao quanh bởi nước.
Viết hàm numIslands(grid: List[List[str]]) -> int.
- •m == len(grid)
- •n == len(grid[i])
- •1 <= m, n <= 300
- •grid[i][j] is '0' or '1'
Ví dụ
grid = [["1","1","1","1","0"],["1","1","0","1","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0","0","0","0"]]
1
There is a single island consisting of all connected '1's starting from top-left.
grid = [["1","1","0","0","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0","1","0","0"],["0","0","0","1","1"]]
3
There are three distinct islands separated by '0's.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Cấu trúc đầu vào trống
- Đầu vào phần tử đơn
- Giới hạn số lớn
Sẵn sàng để giải quyết?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Thông tin chi tiết và biến thể của cuộc phỏng vấn
Phân tích độ phức tạp
Tại sao thời gian: Directly evaluates all possibilities.
Tại sao không gian: Uses standard local memory.
Tại sao thời gian: Optimized paths reduce total operations.
Tại sao không gian: May trade memory for speed.
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
def num_islands_opt(grid: list[list[str]]) -> int:
if not grid: return 0
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
islands = 0
def dfs(r, c):
if r < 0 or c < 0 or r >= rows or c >= cols or grid[r][c] == "0":
return
grid[r][c] = "0"
dfs(r + 1, c)
dfs(r - 1, c)
dfs(r, c + 1)
dfs(r, c - 1)
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == "1":
dfs(r, c)
islands += 1
return islandsMã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
def num_islands_brute(grid: list[list[str]]) -> int:
if not grid: return 0
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
visited = set()
islands = 0
def bfs(r, c):
q = [(r, c)]
visited.add((r, c))
while q:
row, col = q.pop(0)
directions = [[1,0], [-1,0], [0,1], [0,-1]]
for dr, dc in directions:
nr, nc = row + dr, col + dc
if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and grid[nr][nc] == "1" and (nr, nc) not in visited:
q.append((nr, nc))
visited.add((nr, nc))
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == "1" and (r, c) not in visited:
bfs(r, c)
islands += 1
return islandsAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Áp dụng các thuộc tính bài toán Đồ thị chuẩn.
Câu hỏi liên quan
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Vòng lặp Python
Tìm hiểu cách sử dụng vòng lặp Python để lặp lại dữ liệu. Nắm vững các phương pháp hay nhất về vòng lặp for, while, ngắt, tiếp tục và lặp bằng các ví dụ tương tác.
Cách tìm độ dài của danh sách trong Python
Tìm hiểu cách tìm độ dài của danh sách trong Python bằng hàm len(). Hiểu độ phức tạp về thời gian O(1) và số lần kiểm tra.
Bảng cheat phương thức chuỗi Python
Hướng dẫn tham khảo đầy đủ về thao tác chuỗi Python. Làm chủ định dạng, tìm kiếm, phân tách, thay thế và kiểm tra thuộc tính chuỗi.
Python vs JavaScript: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất?
So sánh toàn diện giữa Python và JavaScript. Khám phá sự khác biệt về cú pháp, hiệu suất, trường hợp sử dụng (phụ trợ so với giao diện người dùng) và các ví dụ về mã hóa.