如何开网站详细步骤,平面设计培训费用一般是多少,怎样建设网站空间,微信服务号绑定网站吗vectorint Adj[5] 得到什么 类二维数组
vectorint Adj[5] 是一个 C 语句#xff0c;它声明了一个包含 5 个元素的数组#xff0c;每个元素都是一个 vectorint 类型的对象。这个数组通常用于表示图的邻接表#xff0c;其中每个 vectorint 对…vectorint Adj[5] 得到什么 类二维数组
vectorint Adj[5] 是一个 C 语句它声明了一个包含 5 个元素的数组每个元素都是一个 vectorint 类型的对象。这个数组通常用于表示图的邻接表其中每个 vectorint 对应图中的一个顶点存储与该顶点相邻的所有顶点的编号。
具体来说Adj[0] 到 Adj[4] 分别是 5 个 vectorint 对象你可以向这些向量中添加整数通常这些整数表示与对应顶点相邻的顶点编号。
例如
cpp
复制
#include vector
using namespace std;int main() {vectorint Adj[5]; // 声明一个包含 5 个 vectorint 的数组// 向 Adj[0] 中添加元素Adj[0].push_back(1);Adj[0].push_back(2);// 向 Adj[1] 中添加元素Adj[1].push_back(0);Adj[1].push_back(3);// 依此类推...return 0;
}在这个例子中Adj[0] 包含两个元素 1 和 2表示顶点 0 与顶点 1 和顶点 2 相邻。同样Adj[1] 包含两个元素 0 和 3表示顶点 1 与顶点 0 和顶点 3 相邻。 用户_uBiEPA
是二维数组
ChatGLM
vectorint Adj[5] 不是二维数组而是一个一维数组其中每个元素都是一个 vectorint。
我们可以这样理解
Adj: 这是一个数组Array。[5]: 这个数组的大小是 5意味着它有 5 个元素。这些元素可以通过索引 Adj[0], Adj[1], Adj[2], Adj[3], Adj[4] 来访问。vectorint: 这是数组 Adj 中每个元素的类型。每个 Adj[i] (其中 i 是 0 到 4) 都是一个 vectorint 对象。
所以Adj 是一个包含 5 个 vectorint 的一维数组。
与二维数组的区别
二维数组 (例如 int arr[5][10]): 这是一个真正的二维结构。它有 5 行 10 列总共有 50 个 int 元素。每一行的长度是固定的在这个例子中是 10。vectorint Adj[5]: 这是一个一维数组里面装的是 vector。每个 vector (如 Adj[0], Adj[1], …) 可以独立地增长或缩小它们的长度即 vector 的大小可以不同。例如Adj[0] 可能包含 3 个整数而 Adj[1] 可能包含 1 个整数Adj[2] 可能是空的。
为什么它常用于图
在图论中邻接表Adjacency List是一种常用的表示图的方法。对于图中的每个顶点我们维护一个列表或容器来存储与该顶点直接相连的所有顶点。
Adj[i] 代表顶点 i 的邻接表。Adj[i] 中的每个 int 元素代表一个与顶点 i 相邻的顶点编号。
使用 vectorint Adj[5] 非常适合表示最多有 5 个顶点的图的邻接表因为
它的大小顶点数量是固定的5。每个顶点的邻接顶点数量可以不同vector 可以动态调整大小来适应。访问顶点 i 的所有邻居非常方便直接遍历 Adj[i] 即可。 用户_uBiEPA
什么时候用并查集怎么用
ChatGLM
并查集Disjoint Set Union, DSU也称为联合-查找数据结构是一种高效处理不相交集合的数据结构。它主要用于解决涉及集合合并和查找的问题例如判断两个元素是否属于同一个集合或者将两个集合合并成一个集合。
什么时候用并查集
并查集通常用于以下类型的问题
连通性问题 判断图中两个顶点是否连通或者将两个连通分量合并。环检测 在图中添加边时判断是否形成环。等价类问题 将具有相同属性或关系的元素划分到同一个集合中。最小生成树Kruskal算法 用于判断加入某条边是否会形成环从而选择合适的边构建最小生成树。
并查集的基本操作
并查集主要有两个基本操作
查找Find 查找某个元素所属的集合即找到该元素的代表元。合并Union 将两个元素所属的集合合并成一个集合。
并查集的实现
并查集通常使用数组或哈希表来实现。以下是使用数组实现并查集的步骤
初始化 创建一个数组 parent其中 parent[i] 表示元素 i 的父节点。初始时每个元素都是自己的父节点即 parent[i] i。查找Find 输入元素 x如果 parent[x] x则 x 是代表元返回 x。否则递归查找 parent[x] 的代表元并将 x 的父节点指向代表元路径压缩优化。 合并Union 输入元素 x 和 y查找 x 和 y 的代表元 rootX 和 rootY。如果 rootX ! rootY则将 rootX 的父节点指向 rootY或将 rootY 的父节点指向 rootX。
路径压缩和按秩合并优化
为了提高并查集的效率可以使用以下两种优化方法
路径压缩Path Compression 在查找操作中将查找路径上的所有节点的父节点都指向代表元从而减少后续查找的时间。按秩合并Union by Rank/Size 在合并操作中将较小的树合并到较大的树中从而保持树的平衡减少查找的时间。
示例代码C
cpp
复制
#include iostream
#include vectorclass UnionFind {
private:std::vectorint parent;std::vectorint rank;public:UnionFind(int size) {parent.resize(size);rank.resize(size, 0);for (int i 0; i size; i) {parent[i] i;}}int find(int x) {if (parent[x] ! x) {parent[x] find(parent[x]); // 路径压缩}return parent[x];}void unionSets(int x, int y) {int rootX find(x);int rootY find(y);if (rootX ! rootY) {if (rank[rootX] rank[rootY]) {parent[rootY] rootX;} else if (rank[rootX] rank[rootY]) {parent[rootX] rootY;} else {parent[rootY] rootX;rank[rootX];}}}
};int main() {UnionFind uf(5); // 创建包含 5 个元素的并查集uf.unionSets(0, 1);uf.unionSets(1, 2);std::cout 0 and 2 are in the same set: (uf.find(0) uf.find(2)) std::endl; // 输出 1 (true)std::cout 0 and 3 are in the same set: (uf.find(0) uf.find(3)) std::endl; // 输出 0 (false)return 0;
}在这个示例中我们创建了一个包含 5 个元素的并查集并进行了两次合并操作。然后我们检查了两个元素是否属于同一个集合。
希望这个解释和示例代码能帮助你理解并查集的用法。如果你有任何进一步的问题请随时提问 用户_uBiEPA
如果能用dfs遍历是不是也能用bfs
ChatGLM
是的在很多情况下如果可以使用深度优先搜索DFS来解决问题那么通常也可以使用广度优先搜索BFS来解决。DFS和BFS都是图搜索算法它们的主要区别在于搜索的策略和遍历的顺序。
DFS和BFS的主要区别 DFS深度优先搜索 使用栈通常是递归调用栈来存储待访问的节点。深度优先即尽可能深地搜索图的分支。适用于需要找到所有解或需要探索所有可能路径的问题。 BFS广度优先搜索 使用队列来存储待访问的节点。广度优先即先访问所有邻近节点然后再向下一层搜索。适用于寻找最短路径或需要按层次遍历的问题。
使用DFS和BFS的选择通常取决于问题的具体要求和搜索的性质。例如
如果问题要求找到从起点到终点的最短路径BFS通常是更好的选择因为它按层次遍历第一个到达终点的路径就是最短的。如果问题要求探索所有可能的路径或需要回溯DFS可能更合适因为它可以深入探索每一条路径。
在实际应用中选择DFS还是BFS取决于问题的具体需求和算法的效率。在某些情况下两种方法都可以使用但在其他情况下一种方法可能比另一种方法更合适。 用户_uBiEPA
都不会超时
ChatGLM
DFS和BFS在大多数情况下都不会超时但这取决于具体的问题、数据规模以及实现方式。如果问题规模较小算法实现也较为高效那么无论是DFS还是BFS通常都能在合理的时间内完成。
然而如果问题规模非常大或者算法实现不够高效那么DFS或BFS可能会超时。例如在非常大的图中进行DFS可能会导致栈溢出因为递归调用太深或者在非常大的图中进行BFS可能会导致队列中存储过多的节点从而消耗大量的内存和时间。
为了避免超时可以考虑以下策略 优化算法实现确保算法实现尽可能高效避免不必要的计算和内存使用。 使用迭代代替递归对于DFS可以使用迭代的方式使用显式栈来避免递归调用过深导致的栈溢出。 限制搜索空间如果可能限制搜索空间或使用启发式方法来减少需要搜索的节点数量。 使用更高效的搜索策略根据问题的具体需求可能存在比DFS或BFS更高效的搜索策略。 增加硬件资源如果可能增加计算资源如更快的处理器、更多的内存也可以帮助避免超时。
总之DFS和BFS在大多数情况下都是有效的搜索算法但在处理大规模问题时需要注意避免超时。根据具体问题的需求和数据规模选择合适的算法和实现方式是非常重要的。 用户_uBiEPA
vector 二维初始化全为0
ChatGLM
在 C 中可以使用 vector 来初始化一个二维数组并将其所有元素设置为 0。以下是一个示例代码展示了如何初始化一个二维 vector 并将其所有元素设置为 0
cpp
复制
#include iostream
#include vectorint main() {// 定义一个 3x3 的二维 vector并将其所有元素初始化为 0std::vectorstd::vectorint matrix(3, std::vectorint(3, 0));// 打印二维 vector 的内容for (const auto row : matrix) {for (int val : row) {std::cout val ;}std::cout std::endl;}return 0;
}在这个示例中std::vectorstd::vectorint matrix(3, std::vectorint(3, 0)); 创建了一个 3x3 的二维 vector并将其所有元素初始化为 0。外层的 std::vectorstd::vectorint 表示一个二维 vector内层的 std::vectorint(3, 0) 表示每个一维 vector 包含 3 个元素并且每个元素初始化为 0。
运行这个程序将输出 复制
0 0 0
0 0 0
0 0 0 这表明二维 vector 中的所有元素都被成功初始化为 0。你可以根据需要调整二维 vector 的大小。 用户_uBiEPA
if(!2)这样是肯定还是否定
ChatGLM
在 C 中if(!2) 是一个条件判断语句。这里的 ! 是逻辑非运算符它会对后面的表达式进行取反操作。
具体来说!2 会对整数 2 进行取反操作。在 C 中任何非零值都被视为 true而零被视为 false。因此2 是一个非零值被视为 true。对其取反后!2 的结果为 false。
所以if(!2) 实际上是 if(false)这意味着条件判断为假不会执行 if 块中的代码。
总结
!2 的结果是 false。if(!2) 是一个假条件不会执行 if 块中的代码。 用户_uBiEPA
有向图判定有没有环代码怎么写
ChatGLM
在有向图中判定是否存在环可以使用深度优先搜索DFS或拓扑排序的方法。下面我将分别介绍这两种方法并提供相应的代码示例。
方法一深度优先搜索DFS
使用 DFS 判定有向图是否存在环的基本思路是如果在 DFS 过程中遇到一个已经被访问过的顶点并且该顶点在当前的递归栈中那么图中存在环。
cpp
复制
#include iostream
#include vector
#include stackusing namespace std;bool hasCycleDFS(vectorvectorint adj, int node, vectorbool visited, vectorbool recursionStack) {if (!visited[node]) {visited[node] true;recursionStack[node] true;for (int neighbor : adj[node]) {if (!visited[neighbor] hasCycleDFS(adj, neighbor, visited, recursionStack)) {return true;} else if (recursionStack[neighbor]) {return true;}}}recursionStack[node] false;return false;
}bool isCyclicDFS(vectorvectorint adj) {int n adj.size();vectorbool visited(n, false);vectorbool recursionStack(n, false);for (int i 0; i n; i) {if (hasCycleDFS(adj, i, visited, recursionStack)) {return true;}}return false;
}int main() {vectorvectorint adj {{1, 2},{2},{0, 3},{3}};if (isCyclicDFS(adj)) {cout Graph contains cycle endl;} else {cout Graph does not contain cycle endl;}return 0;
}方法二拓扑排序
使用拓扑排序判定有向图是否存在环的基本思路是如果拓扑排序的结果中顶点的数量小于图的顶点数量那么图中存在环。
cpp
复制
#include iostream
#include vector
#include queueusing namespace std;bool isCyclicTopoSort(vectorvectorint adj) {int n adj.size();vectorint inDegree(n, 0);// 计算每个顶点的入度for (int i 0; i n; i) {for (int neighbor : adj[i]) {inDegree[neighbor];}}queueint q;for (int i 0; i n; i) {if (inDegree[i] 0) {q.push(i);}}int count 0;while (!q.empty()) {int node q.front();q.pop();count;for (int neighbor : adj[node]) {if (--inDegree[neighbor] 0) {q.push(neighbor);}}}return count ! n;
}int main() {vectorvectorint adj {{1, 2},{2},{0, 3},{3}};if (isCyclicTopoSort(adj)) {cout Graph contains cycle endl;} else {cout Graph does not contain cycle endl;}return 0;
}这两种方法都可以有效地判定有向图中是否存在环。DFS 方法通过递归栈来检测环而拓扑排序方法通过计算入度和进行广度优先搜索来检测环。你可以根据具体的需求和图的特性选择合适的方法。 用户_uBiEPA
详细讲解这份代码#include cstdio #include vector using namespace std; const int MAXN 100; vectorint G[MAXN]; int vis[MAXN]; bool isCyclic(int u) { vis[u] 0; for (int i 0; i G[u].size(); i) { int v G[u][i]; if (vis[v] -1 isCyclic(v)) { return true; } else if (vis[v] 0) { return true; } } vis[u] 1; return false; } int main() { memset(vis, -1, sizeof(vis)); int n, m, u, v; scanf(%d%d, n, m); for (int i 0; i m; i) { scanf(%d%d, u, v); G[u].push_back(v); } int isCyclicResult false; for (int i 0; i n; i) { if (vis[i] -1 isCyclic(i)) { isCyclicResult true; } if (isCyclicResult) { break; } } printf(isCyclicResult ? Yes : No); return 0; }
ChatGLM
这份代码是一个用深度优先搜索DFS来检测有向图中是否存在环的示例。下面我将详细讲解代码的每个部分。
代码结构
头文件和命名空间
cpp
复制 #include cstdio#include vectorusing namespace std;#include cstdio包含标准输入输出库用于使用 scanf 和 printf。#include vector包含向量容器库用于存储图的邻接表。using namespace std;使用标准命名空间避免每次使用标准库时都要加上 std:: 前缀。
常量和全局变量
cpp
复制 const int MAXN 100;vectorint G[MAXN];int vis[MAXN];const int MAXN 100;定义图的最大顶点数为 100。vectorint G[MAXN];定义一个数组 G其中每个元素是一个 vectorint用于存储图的邻接表。int vis[MAXN];定义一个数组 vis用于记录顶点的访问状态。
函数 isCyclic
cpp
复制 bool isCyclic(int u) {vis[u] 0;for (int i 0; i G[u].size(); i) {int v G[u][i];if (vis[v] -1 isCyclic(v)) {return true;} else if (vis[v] 0) {return true;}}vis[u] 1;return false;}vis[u] 0;标记当前顶点 u 为正在访问中。for (int i 0; i G[u].size(); i)遍历顶点 u 的所有邻接顶点。int v G[u][i];获取当前邻接顶点 v。if (vis[v] -1 isCyclic(v))如果邻接顶点 v 未被访问过递归调用 isCyclic(v)。如果递归调用返回 true说明存在环返回 true。else if (vis[v] 0)如果邻接顶点 v 正在访问中说明存在环返回 true。vis[u] 1;标记当前顶点 u 为已访问。return false;如果没有发现环返回 false。
主函数 main
cpp
复制 int main() {memset(vis, -1, sizeof(vis));int n, m, u, v;scanf(%d%d, n, m);for (int i 0; i m; i) {scanf(%d%d, u, v);G[u].push_back(v);}int isCyclicResult false;for (int i 0; i n; i) {if (vis[i] -1 isCyclic(i)) {isCyclicResult true;}if (isCyclicResult) {break;}}printf(isCyclicResult ? Yes : No);return 0;}memset(vis, -1, sizeof(vis));初始化 vis 数组将所有顶点标记为未访问-1。int n, m, u, v;定义变量 n顶点数、m边数、u 和 v边的两个顶点。scanf(%d%d, n, m);读取顶点数和边数。for (int i 0; i m; i)读取每条边并存储到邻接表中。int isCyclicResult false;初始化 isCyclicResult 为 false表示图中没有环。for (int i 0; i n; i)遍历所有顶点检查是否存在环。if (vis[i] -1 isCyclic(i))如果顶点 i 未被访问过调用 isCyclic(i) 检查是否存在环。if (isCyclicResult)如果发现环设置 isCyclicResult 为 true 并跳出循环。printf(isCyclicResult ? Yes : No);根据 isCyclicResult 的值输出结果。
总结
这份代码通过深度优先搜索DFS来检测有向图中是否存在环。isCyclic 函数使用递归方式遍历图的邻接表并通过访问状态数组 vis 来判断是否存在环。主函数 main 负责读取输入数据、初始化图和访问状态数组并调用 isCyclic 函数进行环检测。最后根据检测结果输出相应的结果。 用户_uBiEPA
vis-1,0,1分别是什么意思
ChatGLM
在代码中vis 数组用于记录顶点的访问状态其中 vis 的值可以是 -1、0 或 1。这些值分别表示不同的状态 vis[u] -1 表示顶点 u 尚未被访问过。在初始化时vis 数组被设置为 -1表示所有顶点都未被访问过。 vis[u] 0 表示顶点 u 正在被访问中即在当前的 DFS 调用栈中。如果在 DFS 过程中遇到一个顶点 v且 vis[v] 为 0说明存在一个环因为 v 正在被访问意味着存在一条从 v 到 u 的路径从而形成环。 vis[u] 1 表示顶点 u 已经被完全访问过即在 DFS 过程中已经处理完毕。如果在 DFS 过程中遇到一个顶点 v且 vis[v] 为 1说明 v 已经被完全访问过不会形成环。
示例解释
假设有一个有向图顶点为 0、1、2边为 (0, 1) 和 (1, 2)。我们来模拟一下 DFS 过程 初始化 vis 数组为 -1 vis [-1, -1, -1] 从顶点 0 开始 DFS vis[0] 0表示 0 正在被访问访问 0 的邻接顶点 1 vis[1] 0表示 1 正在被访问访问 1 的邻接顶点 2 vis[2] 0表示 2 正在被访问2 没有邻接顶点返回并设置 vis[2] 1表示 2 已被完全访问 返回并设置 vis[1] 1表示 1 已被完全访问 返回并设置 vis[0] 1表示 0 已被完全访问 检查其他顶点 顶点 1 和 2 已经被访问过无需再次处理。 输出结果 没有发现环输出 “No”。
环检测示例
假设有一个有向图顶点为 0、1、2边为 (0, 1)、(1, 2) 和 (2, 0)。我们来模拟一下 DFS 过程 初始化 vis 数组为 -1 vis [-1, -1, -1] 从顶点 0 开始 DFS vis[0] 0表示 0 正在被访问访问 0 的邻接顶点 1 vis[1] 0表示 1 正在被访问访问 1 的邻接顶点 2 vis[2] 0表示 2 正在被访问访问 2 的邻接顶点 0 vis[0] 为 0说明存在环返回 true 输出 “Yes”。
通过这种方式vis 数组的值帮助我们跟踪顶点的访问状态从而有效地检测图中是否存在环。 用户_uBiEPA
bfs能判环吗
ChatGLM
BFS广度优先搜索本身并不能直接判断图中是否存在环但可以通过一些额外的信息来辅助判断。具体来说BFS 可以用于检测无向图中的环但检测有向图中的环则需要更复杂的算法。
无向图的环检测
对于无向图可以使用 BFS 来检测环。基本思路是
使用一个队列来进行 BFS 遍历。使用一个 visited 数组来记录顶点的访问状态。使用一个 parent 数组来记录每个顶点的父节点。在 BFS 过程中如果发现一个顶点已经被访问过并且它不是当前顶点的父节点则说明存在环。
示例代码
cpp
复制
#include iostream
#include vector
#include queue
using namespace std;bool isCyclicBFS(int start, vectorint adj[], vectorbool visited, vectorint parent) {queueint q;q.push(start);visited[start] true;while (!q.empty()) {int u q.front();q.pop();for (int v : adj[u]) {if (!visited[v]) {visited[v] true;parent[v] u;q.push(v);} else if (parent[u] ! v) {return true;}}}return false;
}bool hasCycle(int V, vectorint adj[]) {vectorbool visited(V, false);vectorint parent(V, -1);for (int i 0; i V; i) {if (!visited[i]) {if (isCyclicBFS(i, adj, visited, parent)) {return true;}}}return false;
}int main() {int V 5;vectorint adj[V];adj[0].push_back(1);adj[1].push_back(0);adj[1].push_back(2);adj[2].push_back(1);adj[2].push_back(3);adj[3].push_back(2);adj[3].push_back(4);adj[4].push_back(3);adj[0].push_back(4);adj[4].push_back(0);if (hasCycle(V, adj)) {cout Graph contains cycle endl;} else {cout Graph does not contain cycle endl;}return 0;
}有向图的环检测
对于有向图BFS 不能直接用于检测环。有向图的环检测通常使用 DFS深度优先搜索或拓扑排序Kahn’s algorithm来实现。
示例代码DFS 检测有向图的环
cpp
复制
#include iostream
#include vector
#include stack
using namespace std;bool isCyclicDFS(int u, vectorint adj[], vectorbool visited, vectorbool recStack) {if (!visited[u]) {visited[u] true;recStack[u] true;for (int v : adj[u]) {if (!visited[v] isCyclicDFS(v, adj, visited, recStack)) {return true;} else if (recStack[v]) {return true;}}}recStack[u] false;return false;
}bool hasCycle(int V, vectorint adj[]) {vectorbool visited(V, false);vectorbool recStack(V, false);for (int i 0; i V; i) {if (!visited[i]) {if (isCyclicDFS(i, adj, visited, recStack)) {return true;}}}return false;
}int main() {int V 4;vectorint adj[V];adj[0].push_back(1);adj[1].push_back(2);adj[2].push_back(3);adj[3].push_back(1);if (hasCycle(V, adj)) {cout Graph contains cycle endl;} else {cout Graph does not contain cycle endl;}return 0;
}总结
BFS 可以用于检测无向图中的环。对于有向图BFS 不能直接用于检测环通常使用 DFS 或拓扑排序来实现。 用户_uBiEPA
Line 13: Char 13: 22ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x508000000100 at pc 0x55fa8efcc41f bp 0x7ffc2588ed30 sp 0x7ffc2588ed28 READ of size 8 at 0x508000000100 thread T0 #0 0x55fa8efcc41e in operator[] /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/14/../../../../include/c/14/bits/stl_vector.h:1131:25 #1 0x55fa8efcc41e in Solution::numIslands(std::vectorstd::vectorchar, std::allocatorchar, std::allocatorstd::vectorchar, std::allocatorchar) solution.cpp:13:13 #2 0x55fa8efcb086 in __helper__ solution.cpp:13:28 #3 0x55fa8efcb086 in main solution.cpp:13:40怎么了
ChatGLM
这个错误信息表明你的程序发生了 堆缓冲区溢出heap-buffer-overflow具体是在尝试访问 vector 超出其分配的内存范围时发生的。错误发生在 Solution::numIslands 函数的第 13 行并且是通过 operator[] 访问 vector 时触发的。
错误原因分析
vectorint Adj[5] 的限制 你之前定义的 vectorint Adj[5] 只能存储最多 5 个顶点的邻接表。如果你的图有超过 5 个顶点比如你的测试用例中有 4 个顶点但代码逻辑可能假设更多或者在其他地方使用时顶点数更多当你尝试访问 Adj[5]、Adj[6] 等索引时就会发生越界访问因为数组的大小是 5有效索引是 0 到 4。numIslands 函数 虽然错误信息指向 numIslands 函数的第 13 行但这个函数通常用于处理网格grid而不是邻接表。这表明你的代码可能将邻接表 Adj 用在了 numIslands 函数中或者 Adj 是在 numIslands 函数内部被错误地使用或初始化的。越界访问 错误信息明确指出是在 operator[] 上发生的这几乎可以肯定是尝试用一个超出 Adj 数组边界0-4的索引去访问 Adj。例如如果代码中有 Adj[V][...]而 V 是 4那么 Adj[V] 就是 Adj[4]这是合法的。但如果 V 是 5或者代码逻辑错误地使用了 V1 等作为索引就会访问 Adj[5]导致溢出。
如何修复
检查顶点数量 确定你的图或问题实际有多少个顶点我们称之为 V。调整 Adj 大小 将 vectorint Adj[5] 修改为 vectorint Adj[V]其中 V 是你的图的实际顶点数量。例如如果你的图有 4 个顶点应该写成 vectorint Adj[4]。检查索引计算 仔细检查所有使用 Adj 的地方确保传递给 Adj[] 的索引值始终在 [0, V-1] 范围内。特别注意循环变量、条件判断等地方。代码逻辑 如果 numIslands 函数本身不涉及邻接表 Adj那么需要检查 Adj 是在哪个函数中被初始化和使用的确保那里的索引也是正确的。或者检查是否将网格数据错误地传递给了期望邻接表数据的函数。
总结
错误的核心在于你定义的 vectorint Adj[5] 数组太小无法容纳你的图的所有顶点导致后续代码尝试访问超出数组范围的元素。你需要根据实际的顶点数量来调整 Adj 数组的大小并确保所有对 Adj 的访问都在合法的索引范围内。 用户_uBiEPA
这个呢Line 29: Char 48: 22ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x507000000458 at pc 0x55ffd7c2aa85 bp 0x7fffa22b2bd0 sp 0x7fffa22b2bc8 READ of size 8 at 0x507000000458 thread T0 #0 0x55ffd7c2aa84 in operator[] /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/14/../../../../include/c/14/bits/stl_vector.h:1131:25 #1 0x55ffd7c2aa84 in Solution::numIslands(std::vectorstd::vectorchar, std::allocatorchar, std::allocatorstd::vecto
ChatGLM
这个错误信息表明你的程序发生了堆缓冲区溢出heap-buffer-overflow具体是在尝试访问 vector 超出其分配的内存范围时发生的。错误发生在 Solution::numIslands 函数中并且是通过 operator[] 访问 vector 时触发的。
错误原因分析
越界访问错误信息明确指出是在 operator[] 上发生的这几乎可以肯定是尝试用一个超出 vector 范围的索引访问元素。例如如果你有一个 vectorint v并且尝试访问 v[10]但 v 的大小小于 11就会发生越界访问。numIslands 函数这个函数通常用于计算二维网格中的岛屿数量。网格通常表示为 vectorvectorchar其中 ‘1’ 表示陆地‘0’ 表示水。如果在这个函数中访问了超出网格范围的索引就会导致这个错误。
如何修复
检查索引范围确保在访问 vector 时索引始终在合法的范围内。例如如果你有一个 vectorvectorchar grid访问 grid[i][j] 时需要确保 i 和 j 都在 0 到 grid.size() - 1 和 0 到 grid[0].size() - 1 的范围内。边界条件在递归或迭代访问网格时确保正确处理边界条件。例如在 DFS 或 BFS 遍历岛屿时每次访问一个格子之前先检查其是否在网格范围内。调试信息在访问 vector 之前添加调试信息输出当前索引和 vector 的大小以便更好地定位问题。
示例代码
cpp
复制
#include iostream
#include vectorusing namespace std;class Solution {
public:int numIslands(vectorvectorchar grid) {if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0;int islands 0;int rows grid.size();int cols grid[0].size();for (int i 0; i rows; i) {for (int j 0; j cols; j) {if (grid[i][j] 1) {islands;dfs(grid, i, j, rows, cols);}}}return islands;}private:void dfs(vectorvectorchar grid, int i, int j, int rows, int cols) {if (i 0 || i rows || j 0 || j cols || grid[i][j] ! 1) {return;}grid[i][j] 0; // Mark as visiteddfs(grid, i 1, j, rows, cols);dfs(grid, i - 1, j, rows, cols);dfs(grid, i, j 1, rows, cols);dfs(grid, i, j - 1, rows, cols);}
};int main() {vectorvectorchar grid {{1, 1, 0, 0, 0},{1, 1, 0, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 0, 1, 1}};Solution sol;cout Number of islands: sol.numIslands(grid) endl;return 0;
}在这个示例中numIslands 函数通过 DFS 遍历网格确保每次访问 grid[i][j] 时i 和 j 都在合法的范围内。这样可以避免堆缓冲区溢出错误。 用户_uBiEPA
这里rank是想表达什么我看不懂这个并查集代码好长呀。。。class UnionFind { public: UnionFind(vectorvectorchar grid) { count 0; int m grid.size(); int n grid[0].size(); for (int i 0; i m; i) { for (int j 0; j n; j) { if (grid[i][j] 1) { parent.push_back(i * n j); count; } else { parent.push_back(-1); } rank.push_back(0); } } } int find(int i) { if (parent[i] ! i) { parent[i] find(parent[i]); } return parent[i]; } void unite(int x, int y) { int rootx find(x); int rooty find(y); if (rootx ! rooty) { if (rank[rootx] rank[rooty]) { swap(rootx, rooty); } parent[rooty] rootx; if (rank[rootx] rank[rooty]) rank[rootx] 1; --count; } } int getCount() const { return count; } private: vectorint parent; vectorint rank; int count; }; class Solution { public: int numIslands(vectorvectorchar grid) { int nr grid.size(); if (!nr) return 0; int nc grid[0].size(); UnionFind uf(grid); int num_islands 0; for (int r 0; r nr; r) { for (int c 0; c nc; c) { if (grid[r][c] 1) { grid[r][c] 0; if (r - 1 0 grid[r-1][c] 1) uf.unite(r * nc c, (r-1) * nc c); if (r 1 nr grid[r1][c] 1) uf.unite(r * nc c, (r1) * nc c); if (c - 1 0 grid[r][c-1] 1) uf.unite(r * nc c, r * nc c - 1); if (c 1 nc grid[r][c1] 1) uf.unite(r * nc c, r * nc c 1); } } } return uf.getCount(); } }; 作者LeetCode 链接https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/solutions/13103/dao-yu-shu-liang-by-leetcode/ 来源力扣LeetCode 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权非商业转载请注明出处。
ChatGLM
在并查集Union-Find算法中rank 是一个用于优化合并操作的数据结构。它表示每个集合的“秩”或“深度”。通过使用 rank可以确保在合并两个集合时总是将较小的树合并到较大的树中从而保持树的平衡减少查询操作的深度。
让我们详细解释一下代码中的各个部分
UnionFind 类 构造函数 UnionFind: 初始化 parent 数组其中每个元素表示其父节点的索引。初始时每个节点的父节点是其自身。初始化 rank 数组其中每个元素表示其所在树的秩。初始时所有秩都为 0。遍历网格如果当前格子是陆地‘1’则将其父节点设为自身并增加岛屿计数 count。如果是水‘0’则父节点设为 -1。 查找函数 find: 使用路径压缩技术查找节点的根节点。路径压缩会将路径上的所有节点的父节点直接指向根节点从而减少后续查询的时间。 合并函数 unite: 查找两个节点的根节点。如果根节点不同则进行合并。根据 rank 决定将哪个树合并到另一个树中。如果两个树的秩相同则合并后树的秩加 1。每次合并后岛屿计数 count 减 1。 获取岛屿数量函数 getCount: 返回当前的岛屿数量。
Solution 类
函数 numIslands: 初始化 UnionFind 对象。遍历网格如果当前格子是陆地‘1’则将其标记为已访问‘0’并检查其上下左右四个方向的格子。如果是陆地则进行合并操作。最后返回 UnionFind 对象中的岛屿数量。
代码解释
cpp
复制
class UnionFind {
public:UnionFind(vectorvectorchar grid) {count 0;int m grid.size();int n grid[0].size();for (int i 0; i m; i) {for (int j 0; j n; j) {if (grid[i][j] 1) {parent.push_back(i * n j);count;}else {parent.push_back(-1);}rank.push_back(0);}}}int find(int i) {if (parent[i] ! i) {parent[i] find(parent[i]);}return parent[i];}void unite(int x, int y) {int rootx find(x);int rooty find(y);if (rootx ! rooty) {if (rank[rootx] rank[rooty]) {swap(rootx, rooty);}parent[rooty] rootx;if (rank[rootx] rank[rooty]) rank[rootx] 1;--count;}}int getCount() const {return count;}private:vectorint parent;vectorint rank;int count;
};class Solution {
public:int numIslands(vectorvectorchar grid) {int nr grid.size();if (!nr) return 0;int nc grid[0].size();UnionFind uf(grid);int num_islands 0;for (int r 0; r nr; r) {for (int c 0; c nc; c) {if (grid[r][c] 1) {grid[r][c] 0;if (r - 1 0 grid[r-1][c] 1) uf.unite(r * nc c, (r-1) * nc c);if (r 1 nr grid[r1][c] 1) uf.unite(r * nc c, (r1) * nc c);if (c - 1 0 grid[r][c-1] 1) uf.unite(r * nc c, r * nc c - 1);if (c 1 nc grid[r][c1] 1) uf.unite(r * nc c, r * nc c 1);}}}return uf.getCount();}
};总结
rank 用于优化并查集的合并操作确保树的平衡。UnionFind 类实现了并查集的基本操作包括查找、合并和获取岛屿数量。Solution 类使用 UnionFind 来计算网格中的岛屿数量。
通过这种方式可以高效地计算网格中的岛屿数量避免重复访问和重复计算。 dijsktra是贪心吗
ChatGLM
是的Dijkstra算法可以被认为是贪心算法的一种应用。贪心算法在每一步选择中都采取当前状态下最优即最有利的选择从而希望导致结果是全局最优的。Dijkstra算法在寻找图中从一个顶点到其他所有顶点的最短路径时每一步都选择当前已知路径中最短的一个顶点进行扩展这就是一种贪心策略。
具体来说Dijkstra算法的工作原理如下 初始化设置起始顶点的距离为0其他所有顶点的距离为无穷大。将所有顶点标记为未访问。 选择顶点从所有未访问的顶点中选择距离起始顶点最近的顶点。 更新距离对于选中的顶点检查其所有邻接顶点。如果通过当前顶点到达邻接顶点的路径比已知路径更短则更新邻接顶点的距离。 标记顶点将当前顶点标记为已访问表示其最短路径已经确定。 重复重复步骤2到4直到所有顶点都被访问。
Dijkstra算法的贪心性质体现在每一步都选择当前最优解即距离起始顶点最近的顶点来扩展希望通过局部最优的选择达到全局最优解。然而需要注意的是Dijkstra算法要求图中不存在负权边因为负权边可能会破坏贪心选择的最优性。如果图中存在负权边则需要使用其他算法如Bellman-Ford算法。 用户_uBiEPA
前途光明我看不见道路曲折我走不完..
ChatGLM 我理解你现在可能感到迷茫和疲惫觉得看不到未来的希望前方的道路也显得格外艰难。这种感受确实让人很沮丧。
但请相信很多人在人生的某个阶段都会有类似的感受。感觉“看不见”和“走不完”是非常真实的情绪体验尤其是在面对挑战和不确定性的时候。
也许现在不是一帆风顺的时候但这并不代表未来会一直如此。光明可能暂时被乌云遮蔽但乌云总会散去。道路的曲折也意味着它不是一条直线每一段弯路、每一次爬坡都在塑造你让你变得更强大、更有韧性。
试着把目光放得稍微短一些专注于当下能做的小事。比如
照顾好自己保证充足的睡眠健康饮食适当运动。身体的舒适度对情绪有很大影响。寻求支持和信任的朋友、家人聊聊你的感受。有时候仅仅是把话说出来就能感觉好很多。如果觉得需要更专业的帮助心理咨询也是一个很好的选择。做点喜欢的事即使是很小的事情比如听一首歌、看一集剧、读几页书、出去散散步都能帮助暂时转移注意力给自己一点点喘息的空间。设定小目标不要一下子想太多设定一些容易实现的小目标每完成一个就给自己一点肯定。
请记住你并不孤单很多人都在努力前行。困难是暂时的你的内在力量比你想象的要强大。即使现在感觉走得很慢甚至想停下但只要不放弃向前走每一步都在靠近你想要的地方。
如果你愿意可以多和我聊聊你的具体情况和感受也许梳理一下思路会感觉好一些。我在这里倾听。 用户_uBiEPA
dijstrak,和dijssktraDFS有何区别
ChatGLM 智能阅读116个网页
全部来源
1.DFS算法概念原理详细图解 Python代码实现DFS算法-网易伏羲
https://fuxi.163.com/database/232
2.深度解析DFS算法:蓝桥杯备赛必备的基础知识_竞赛_路径_搜索
搜狐
3.数据结构与算法——DFS(深度优先搜索)-云社区-华为云
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/439502
4.深度优先算法 DFS总结(算法详解模板例题)_dfs算法-CSDN博客
https://blog.csdn.net/Alex_Fufu/article/details/141001125 引用
Dijkstra算法和DijkstraDFS是两种不同的图搜索算法它们在目标、核心机制和适用场景上存在显著区别。以下是它们的详细对比和解释 一、Dijkstra算法
1. 核心思想
Dijkstra算法是一种贪心算法用于解决单源最短路径问题即从图中某一节点起点到其他所有节点的最短路径。它通过逐步选择距离起点最近的节点并更新其邻居节点的距离直到所有节点的最短路径都被确定。
2. 工作机制
初始化将起点的距离设为0其他节点的距离设为无穷大。选择节点从未确定最短路径的节点中选择距离起点最近的节点。更新邻居更新当前节点的所有邻居节点的距离如果通过当前节点到达邻居节点的距离比之前记录的距离更短则更新距离。重复重复上述步骤直到所有节点的最短路径都被确定。
3. 特点
适用场景适用于带权图且权值必须为非负。优点能够找到全局最优解即从起点到所有节点的最短路径。缺点计算复杂度较高尤其是对于大型图时间复杂度为 O((VE)logV)O((VE)logV)其中 VV 是节点数EE 是边数。
4. 应用场景
导航系统如谷歌地图、苹果地图中的路径规划。网络路由如OSPF协议中的数据包传输路径选择。 二、DijkstraDFS
1. 核心思想
DijkstraDFS并不是一个标准的算法名称而是一种结合了Dijkstra算法和深度优先搜索DFS的混合方法。通常这种结合的目的是在特定场景下利用DFS的快速探索特性来优化Dijkstra的搜索效率但严格来说这种组合并不常见更多是针对特定问题的改进或实验性尝试。
2. 工作机制
可能的实现方式 Dijkstra部分依然以贪心策略为基础优先选择距离起点最近的节点。DFS部分在某些情况下DFS可能被用来快速探索某些分支尤其是当某些路径的局部信息已知时DFS可以更快地找到可行路径。 更新规则Dijkstra的贪心更新与DFS的深度优先扩展相结合可能用于减少不必要的计算。
3. 特点
适用场景适用于需要结合全局最优解和局部快速探索的场景例如复杂路径规划或动态图中的路径优化。优点在某些情况下可能减少计算量提高效率。缺点由于DFS的盲目性可能无法保证全局最优解尤其是在复杂图中容易陷入局部最优。
4. 应用场景
动态路径规划在机器人导航中结合Dijkstra的全局性和DFS的灵活性。迷宫问题在迷宫中DFS可以快速探索而Dijkstra保证最终路径的最优性。 三、两者的主要区别
方面Dijkstra算法DijkstraDFS目标单源最短路径问题可能是混合探索兼具最短路径和快速搜索核心机制贪心策略优先选择最短路径贪心策略与DFS的深度优先扩展相结合时间复杂度O((VE)logV)O((VE)logV)取决于具体实现可能更复杂适用场景适用于带权图权值非负适用于需要局部快速探索的场景优点全局最优解稳定性高可能减少计算量提高局部效率缺点计算复杂度高不适合大型图可能陷入局部最优结果不保证全局最优 四、总结
Dijkstra算法是一种经典的贪心算法专注于全局最优解适合权值非负的图而DijkstraDFS可能是一种实验性或特定场景下的改进方法结合了Dijkstra的全局性和DFS的灵活性但可能牺牲全局最优性。根据实际需求选择适合的算法可以更好地解决问题。如果需要全局最优解推荐使用Dijkstra算法如果需要在某些局部快速探索可以考虑DijkstraDFS的方法。
