Battleships in a Board(计算甲板上的军舰数)

首先想到的是DFS方法,如下

class Solution(object):
    def countBattleships(self, board):
        """
        :type board: List[List[str]]
        :rtype: int
        """
        vs = []
        h = len(board)
        v = len(board[0])
        ans = 0
        if h is None: 
            return 0
    
        def dfs(x,y):
            for dx,dy in zip((1,0,-1,0),(0,1,0,-1)):
                nx = x+dx
                ny = y+dy
                if 0<=nx<h and 0<=ny<v:
                    if (nx, ny) not in vs and board[nx][ny] == 'X':
                        vs.append((nx,ny))
                        dfs(nx,ny)
        
    
        for i in range(0,h):
            for j in range(0,v):
                if (i,j) not in vs and board[i][j] == 'X':
                    ans += 1
                    vs.append((i,j))
                    dfs(i,j)
        return ans

然而,超时了。想了想,有些地方重复了两次,完全没必要,我们只要保证X的左边和上面没有X就OK,
所以换成下面的:

class Solution(object):
    def countBattleships(self, board):
        """
        :type board: List[List[str]]
        :rtype: int
        """
        v = len(board)
        h = len(board[0])
        ans = 0
        if v is None: 
            return 0
        for i in range(0,v):
            for j in range(0,h):
                if i == 0 and j == 0 and board[i][j] == 'X': 
                    ans += 1
                if i == 0 and j>=1:
                    if board[0][j] == 'X' and board[0][j-1] == '.':
                        ans += 1
                if j == 0 and i>=1:
                    if board[i][0] == 'X' and board[i-1][0] == '.':
                        ans += 1
                if i >=1 and j >=1:
                    if board[i][j] == 'X' and board[i-1][j] == '.' and board[i][j-1] =='.':
                        ans +=1
                        
        return ans

AC
主要学习了一下深度优先搜索,这个好久没看过了,有些细节记不太清了

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,242评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,769评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,484评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,133评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,007评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,080评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,496评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,190评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,464评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,549评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,330评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,205评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,567评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,889评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,160评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,475评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,650评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容

  • 背景 一年多以前我在知乎上答了有关LeetCode的问题, 分享了一些自己做题目的经验。 张土汪:刷leetcod...
    土汪阅读 12,712评论 0 33
  • The Last Question 最后的问题 By Isaac Asimov 阿西莫夫 This is by f...
    beyond_cosmos阅读 813评论 0 8
  • 作者:阿西莫夫(Isaac Asimov) 译者:青铮 这是我所有的故事中最钟爱的一篇。 我试图把人类亿万年的历程...
    QishengPan阅读 1,032评论 1 10
  • Android 自定义View的各种姿势1 Activity的显示之ViewRootImpl详解 Activity...
    passiontim阅读 171,047评论 25 707
  • 通讯 QQ微信微博贴吧豆瓣天涯 购物 支付宝淘宝美团百度糯米京东 出行 百度地图优步滴滴 生活 百度输入法建设银行...
    静候那一米阳光阅读 186评论 0 2