LeetCode 2316. 统计无向图中无法互相到达点对数::广度优先搜索(BFS)

【LetMeFly】2316.统计无向图中无法互相到达点对数:广度优先搜索(BFS)

力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/count-unreachable-pairs-of-nodes-in-an-undirected-graph/

给你一个整数 n ,表示一张 无向图 中有 n 个节点,编号为 0 到 n - 1 。同时给你一个二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示节点 ai 和 bi 之间有一条 无向 边。

请你返回 无法互相到达 的不同 点对数目 。

 

示例 1:

输入:n = 3, edges = [[0,1],[0,2],[1,2]]
输出:0
解释:所有点都能互相到达,意味着没有点对无法互相到达,所以我们返回 0 。

示例 2:

输入:n = 7, edges = [[0,2],[0,5],[2,4],[1,6],[5,4]]
输出:14
解释:总共有 14 个点对互相无法到达:
[[0,1],[0,3],[0,6],[1,2],[1,3],[1,4],[1,5],[2,3],[2,6],[3,4],[3,5],[3,6],[4,6],[5,6]]
所以我们返回 14 。

 

提示:

  • 1 <= n <= 105
  • 0 <= edges.length <= 2 * 105
  • edges[i].length == 2
  • 0 <= ai, bi < n
  • ai != bi
  • 不会有重复边。

方法一:广度优先搜索BFS

这道题的关键就是统计出每个子图的大小。假设原图是由大小为abc的三个子图构成的,那么答案 a n s = a × ( b + c ) + b × ( a + c ) + c × ( a + b ) = a × ( n − a ) + b × ( n − b ) + c × ( n − c ) ans = a\times(b + c) + b\times(a+c)+c\times(a+b) = a\times (n-a)+b\times(n-b)+c\times(n-c) ans=a×(b+c)+b×(a+c)+c×(a+b)=a×(na)+b×(nb)+c×(nc)

怎么统计出每个子图有多少个节点呢?广搜一遍就行了。使用visited数组来记录哪个节点被遍历过,从 0 0 0 n − 1 n-1 n1枚举,遇到没遍历过的节点就开始广搜,统计这个子图的节点个数并标记处理过的节点。

  • 时间复杂度 O ( n + l e n ( e d g e s ) ) O(n + len(edges)) O(n+len(edges))
  • 空间复杂度 O ( n + l e n ( e d g e s ) ) O(n + len(edges)) O(n+len(edges))

AC代码

C++
typedef long long ll;
class Solution {
public:ll countPairs(int n, vector<vector<int>>& edges) {vector<vector<int>> graph(n);for (auto& v : edges) {graph[v[0]].push_back(v[1]);graph[v[1]].push_back(v[0]);}vector<ll> sizes;vector<bool> visited(n);for (int i = 0; i < n; i++) {if (visited[i]) {continue;}int cntNode = 0;visited[i] = true;queue<int> q;q.push(i);while (q.size()) {int thisNode = q.front();cntNode++;q.pop();for (int t : graph[thisNode]) {if (!visited[t]) {visited[t] = true;q.push(t);}}}sizes.push_back(cntNode);}ll ans = 0;for (ll t : sizes) {ans += t * (n - t);}return ans / 2;}
};
Python
# from typing import Listclass Solution:def countPairs(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> int:graph = [[] for _ in range(n)]for a, b in edges:graph[a].append(b)graph[b].append(a)visited = [False] * nsizes = []for i in range(n):if visited[i]:continuecntNode = 0visited[i] = Trueq = [i]while q:thisNode = q.pop()cntNode += 1for t in graph[thisNode]:if not visited[t]:visited[t] = Trueq.append(t)sizes.append(cntNode)ans = 0for t in sizes:ans += t * (n - t)return ans // 2

同步发文于CSDN,原创不易,转载经作者同意后请附上原文链接哦~
Tisfy:https://letmefly.blog.csdn.net/article/details/133962709

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/113059.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2023年中国酒类新零售行业发展概况分析:线上线下渠道趋向深度融合[图]

近年来&#xff0c;我国新零售业态不断发展&#xff0c;线上便捷性和个性化推荐的优势逐步在放大&#xff0c;线下渠道智慧化水平持续提升&#xff0c;线上线下渠道趋向深度融合。2022年&#xff0c;我国酒类新零售市场规模约为1516亿元&#xff0c;预计2025年酒类新零售市场规…

Mysql——查询sql语句练习

一、单表查询 素材&#xff1a; 表名&#xff1a;worker-- 表中字段均为中文&#xff0c;比如 部门号 工资 职工号 参加工作 等 1、显示所有职工的基本信息。 select * from worker; 2、查询所有职工所属部门的部门号&#xff0c;不显示重复的部门号。 select distinct 部门号…

k8s基础 随笔

写个笔记&#xff0c;后面再完善 部署第一个应用 为什么先实战水平扩缩&#xff1f;因为这个最简单&#xff0c;首先来部署一个喜闻乐见的nginx kubectl create deployment web --imagenginx:1.14 --dry-run -o yaml > web.yaml --dry-run表示试运行&#xff0c;试一下看…

使用Chrome浏览器进行网页截图

在需要截图的网页上&#xff0c;按F12打开开发调试页面&#xff0c;再按下ShiftCtrlP&#xff0c;打开命令输入框&#xff0c;输入Capture&#xff0c; 此时会弹出4中截图模式&#xff0c;我个人比较喜欢用Capture full size screenshot Capture area screenshot&#xff0c;…

2023年中国纸箱机械优点、市场规模及发展前景分析[图]

纸箱机械行业是指涉及纸箱生产和加工的机械设备制造、销售和相关服务的产业。这个行业的主要任务是设计、制造和提供用于生产各种类型和规格纸箱的机械设备&#xff0c;以满足包装行业对纸箱的不同需求。 纸箱机械行业优点 资料来源&#xff1a;共研产业咨询&#xff08;共研网…

将语义分割的标注mask转为目标检测的bbox

1. 语义分割标签 1.1 labelme工具 语义分割的标签是利用labelme工具进行标注的,标注的样式如下: 1.2 语义分割的标签样式 2. 转换语义分割的标注到目标检测的bbox 实现步骤 (1) 利用标注的json文件生成mask图片(2) 在mask图片中找到目标的bbox矩形框的左上角点和右下角点(…

d3dx9_43.dll丢失怎么解决,四个解决方法帮你解决d3dx9_43.dll丢失

随着科技的不断发展&#xff0c;我们越来越依赖各种软件和硬件设备来提高生活和工作效率。然而&#xff0c;有时候我们可能会遇到一些技术问题&#xff0c;如“d3dx9_43.dll丢失”的问题。这个问题可能导致某些程序无法正常运行&#xff0c;给我们的生活带来诸多不便。因此&…

java中的容器(集合),HashMap底层原理,ArrayList、LinkedList、Vector区别,hashMap加载因子0.75原因

一、java中的容器 集合主要分为Collection和Map两大接口&#xff1b;Collection集合的子接口有List、Set&#xff1b;List集合的实现类有ArrayList底层是数组、LinkedList底层是双向非循环列表、Vector&#xff1b;Set集合的实现类有HashSet、TreeSet&#xff1b;Map集合的实现…

优化销售策略,突破企业全面预算管理难题

传统的企业年度销售计划往往会消耗企业内部人员很多精力和时间&#xff0c;比如需要收集数据、处理电子表格、确定项目优先级、预测未来发展以及为次年的费用制定预算等。然而随着这些繁琐的工作不断进行&#xff0c;其中的准确性和价值也受到了一定的怀疑。虽然销售计划仍按着…

【API篇】五、Flink分流合流API

文章目录 1、filter算子实现分流2、分流&#xff1a;使用侧输出流3、合流&#xff1a;union4、合流&#xff1a;connect5、connect案例 分流&#xff0c;很形象的一个词&#xff0c;就像一条大河&#xff0c;遇到岸边有分叉的&#xff0c;而形成了主流和测流。对于数据流也一样…

网络安全评估(网络安全评估)

讨论了基于互联网的网络安全评估和渗透测试的基本原理&#xff0c;网络安全服务人员&#xff0c;安全运营人员&#xff0c;通过评估来识别网络中潜在的风险&#xff0c;并对其进行分类分级。 黑客通常采取的攻击方式如下&#xff1a; 突破目标外围系统&#xff0c;比如主站拿…

智能电表上的模块发热正常吗?

智能电表是一种可以远程抄表、计费、控制和管理的电力计量设备&#xff0c;它可以实现智能化、信息化和网络化的电力用电管理。智能电表的主要组成部分包括电能计量模块、通信模块、控制模块和显示模块等。其中&#xff0c;通信模块和控制模块是智能电表的核心部件&#xff0c;…

量子信息处理器可能能够提供高度压缩的生成对抗学习任务的版本

量子信息处理在生成对抗学习任务中的应用可能性&#xff0c;以及量子信息处理器在表示高维向量和执行线性代数运算上的优势。 举个例子 假设底层数据由M个在N维实数或复数空间中的归一化向量~vj组成&#xff0c;使得数据的&#xff08;归一化&#xff09;协方差矩阵为C (1/M…

虹科 | 解决方案 | 机械免拆压力测试方案

对于发动机的气门卡滞或气门开闭时刻错误、活塞环磨损、喷油嘴泄漏/堵塞等故障&#xff0c;往往需要解体发动机或拆卸部件才能发现&#xff1b;而对于某些轻微的故障&#xff0c;即使解体了发动机后也经常难于肉眼判别 虹科Pico提供的WPS500压力测试方案&#xff0c;可以动态测…

Leetcode 15:三数之和

给你一个整数数组 nums &#xff0c;判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i ! j、i ! k 且 j ! k &#xff0c;同时还满足 nums[i] nums[j] nums[k] 0 。请 你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意&#xff1a;答案中不可以包含重复的三元组。 解题思…

Golang 泛型的介绍

引言 Golang是一种现代的编程语言&#xff0c;以其简洁的语法和高效的性能而闻名。然而&#xff0c;与其他一些编程语言相比&#xff0c;Golang在语言层面上缺乏泛型的支持&#xff0c;这使得在处理不同类型的数据时变得有些困难。在本文中&#xff0c;我们将介绍Golang泛型的…

三元组(C++ 实现矩阵快速转置)

三元组稀疏矩阵是一种高效存储稀疏矩阵的方法。它通过记录矩阵中非零元素的行、列和值来表示一个稀疏矩阵。我们在三元组里存储的是每个元素的行、列以及值。 题目&#xff1a; 任意输入一个稀疏矩阵M&#xff0c;用三元组顺序表压缩存储该稀疏矩阵M&#xff0c;然后求其转置矩…

为什么索引要用B+树来实现呢,而不是B树

首先&#xff0c;常规的数据库存储引擎&#xff0c;一般都是采用 B 树或者 B树来实现索引的存储。 B树 因为 B 树是一种多路平衡树&#xff0c;用这种存储结构来存储大量数据&#xff0c;它的整个高度会相比二叉树来说&#xff0c;会矮很多。 而对于数据库来说&#xff0c;所有…

Oracle如何插入图片数据?

1、创建表&#xff0c;注意&#xff1a;插入图片的列要定义成BLOB类型 create table image_lob(t_id varchar2(5) not null,t_image blob not null);2、创建图片目录&#xff0c;images为目录名 create or replace directory "images" as f:\pic\;3、创建存储过程&am…

修改echarts的tooltip样式 折线图如何配置阴影并实现渐变色和自适应

图片展示 一、引入echarts 这里不用多解释 vue里使用 import echarts from “echarts”; html页面引用js文件或用script标签引用 二、定义一个具有宽高的dom div <div id"echart-broken" style"width:400px;height: 200px;"></div>三、定义…