题解 | #牛群之间的体重比#

牛群之间的体重比

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import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     *
     * @param weightRatios string字符串二维数组
     * @param ratioValues double浮点型一维数组
     * @param questions string字符串二维数组
     * @return double浮点型一维数组
     */
    public double[] calcWeightRatios (String[][] weightRatios, double[] ratioValues,
                                      String[][] questions) {
        Map<String, Map<String, Double>> graph = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < weightRatios.length; ++i) {
            String A = weightRatios[i][0];
            String B = weightRatios[i][1];
            double k = ratioValues[i];
            graph.putIfAbsent(A, new HashMap<>());
            graph.get(A).put(B, k);
            graph.putIfAbsent(B, new HashMap<>());
            graph.get(B).put(A, 1.0 / k);
        }
        double[] ans = new double[questions.length];
        for (int i = 0; i < questions.length; i++) {
            String X = questions[i][0];
            String Y = questions[i][1];
            if (!graph.containsKey(X) || !graph.containsKey(Y)) {
                ans[i] = -1.0;
                continue;
            }
            Queue<Map.Entry<String, Double>> queue = new LinkedList<>();
            Set<String> visited = new HashSet<>();
            visited.add(X);
            boolean found = false;
            queue.offer(new AbstractMap.SimpleEntry<>(X, 1.0));
            while (!queue.isEmpty()) {
                Map.Entry<String, Double> entry = queue.poll();
                String node = entry.getKey();
                double path_value = entry.getValue();
                if (node.equals(Y)) {
                    ans[i] = path_value;
                    found = true;
                    break;
                }
                for (Map.Entry<String, Double> neighbor : graph.get(node).entrySet()) {
                    String neighborNode = neighbor.getKey();
                    double neighborValue = neighbor.getValue();
                    if (visited.contains(neighborNode)) continue;
                    visited.add(neighborNode);
                    queue.offer(new AbstractMap.SimpleEntry<>(neighborNode,
                                path_value * neighborValue));
                }
            }
            if (!found) ans[i] = -1.0;
        }
        return ans;
    }
}

知识点:

图的建立与遍历、队列的使用、哈希表的使用

解题分析:

  1. 创建一个哈希表 seen,用于记录每个节点是否被访问过以及其索引和路径和的信息。
  2. 遍历 weightRatios 数组,构建权重比例的关系图。将每个节点以及与其相连的节点和权重存储在 graph 中。
  3. 遍历 graph,计算每个连通块中节点到起始节点的路径和,并将节点的索引和路径和存储在 seen 中。
  4. 创建一个长度为 questions 数组长度的浮点型数组 res,用于存储计算结果。
  5. 遍历 questions 数组,对每个问题进行处理:如果问题中的节点在 seen 中不存在,则将结果设置为 -1.0。如果问题中的节点属于不同的连通块(即索引不相等),则将结果设置为 -1.0。否则,根据 seen 中节点的路径和计算结果,并将结果存储在 res 数组中。
  6. 返回结果数组 res

编程语言:

    Java

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xiaolihuam...:当然还有一种情况是你多次一面挂,并且挂的原因都比较类似,例如每次都是算法题写不出来。面试官给你的评价大概率是算法能力有待加强,算法能力有待提高,基础知识掌握的不错,项目过关,但是coding要加强。短期内高强度面试并且每次都是因为同样的原因挂(这个你自己肯定很清楚),会形成刻板印象,因为你偶尔一次算法写不出来,面试官自己也能理解,因为他清楚的知道自己出去面试也不一定每一次面试算法都能写出来。但是连续几次他发现你的面屏里面都是算法有问题,他就认为这不是运气问题,而是能力问题,这种就是很客观的评价形成了刻白印象,所以你要保证自己。至少不能连续几次面试犯同样的错。算法这个东西比较难保证,但是有些东西是可以的,例如某一轮你挂的时候是因为数据库的索引,这个知识点答的不好,那你就要把数据库整体系统性的复习,下一轮面试你可以,项目打的不好,可以消息队列答的不好,但是绝对不可以数据库再答的不好了。当然事实上对于任何面试都应该这样查漏补缺,只是对于字节来说这个格外重要,有些面试官真的会问之前面试官问过的问题
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