Cari cara yang cekap
Hai, Rakyat! Hari ini saya menyelesaikan tiga masalah pada LeetCode : Laluan Unik, matriks Lingkaran dan N-Queens. Mari kita hadapi masalah ini.
Masalah laluan unik
Kami diberi dua nombor, mewakili bilangan baris dan bilangan lajur. Tugas kami adalah untuk mencari jumlah laluan unik untuk mencapai kedudukan (m-1,n-1) dari (0,0). Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh mengikuti pendekatan rekursif. Kita boleh bermula dari (0,0) mencari langkah secara rekursif untuk mengembara ke kanan dan bawah sehingga kita mencapai kedudukan yang diperlukan. Untuk mencari jumlah laluan unik, kami akan menambah langkah yang betul ke langkah bawah dan mengembalikannya. Walau bagaimanapun, terdapat isu kecil dengan pendekatan ini: penyelesaian mungkin berulang beberapa kali. Untuk mengatasinya, pendekatan alternatif ialah menggunakan matriks DP. Kami mencipta matriks DP dengan bilangan baris dan lajur yang sama sebagai input dan kami memulakan semua kedudukan matriks DP dengan 1. Akhir sekali, kami mengembalikan nilai dalam sel lats matriks DP sebagai jumlah nombor di luar laluan unik.
Matriks Lingkaran
Kami diberikan dengan matriks dan kami perlu mengembalikan senarai yang mengandungi unsur-unsur matriks dalam susunan lingkaran. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan had pengindeksan sebagai syarat untuk menjalankan gelung. Kita melintasi dari kiri ke kanan matriks kita boleh menggunakan satu untuk gelung. Kemudian, kami bergerak dari sudut kanan atas ke sudut kanan bawah dengan gelung lain. Kami melintasi dari sudut kanan bawah ke sudut kiri bawah menggunakan gelung ketiga. Akhir sekali, kami bergerak dari sudut kiri bawah ke sudut kiri atas dengan gelung keempat. Dengan cara ini, kami menggunakan empat gelung berbeza untuk melintasi keempat-empat arah, mengawalnya dengan had pengindeksan.
N-Queens
Kami diberi nombor input n, kami perlu mencari bilangan cara untuk meletakkan n ratu dalam matriks nxn supaya tiada dua ratu akan menyerang satu sama lain. Ini bermakna tiada dua ratu harus berada dalam baris, lajur atau pepenjuru yang sama. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan konsep rekursi dan backtracking. Mula-mula kita boleh melakukan rekursi untuk mengulangi proses beberapa kali. kerana, kita perlu mencari semua cara yang mungkin untuk meletakkan ratu. Backtracking dilakukan apabila kita tidak menemui kedudukan yang betul untuk meletakkan ratu maka kita boleh menggantikan 'Q' dengan '.' dan ulangi proses untuk kedudukan seterusnya.
Kami boleh mengoptimumkan penyelesaian di atas dengan menggunakan tiga senarai. Satu senarai adalah untuk menjejaki bilangan baris. katakan kita mempunyai n baris, kita akan meletakkan n sifar dalam senarai dan menggantikan sifar masing-masing dengan satu jika baris tertentu itu mempunyai ratu. Ini akan mengelakkan pengunduran yang tidak perlu. Begitu juga, senarai kedua adalah untuk pepenjuru bawah, dan senarai ketiga adalah untuk pepenjuru atas. Kedua-dua senarai pepenjuru mempunyai elemen 2n-1 semuanya pada mulanya ditetapkan kepada sifar. Semasa kami merentasi matriks untuk meletakkan ratu, kami mengemas kini senarai baris atau pepenjuru masing-masing dengan menggantikan 0 dengan 1 apabila ratu diletakkan. Ini menunjukkan bahawa tiada lagi ratu boleh diletakkan dalam pepenjuru atau baris tersebut. Dengan cara ini, pendekatan ini berfungsi dengan cekap.
Saya harap pengalaman saya akan membantu.
Atas ialah kandungan terperinci Cari cara yang cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
