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免注册制作网站,企业模板网站建设优势分析,服务器网站绑定域名网站建设,手工艺品外贸出口公司网站建设方案文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 grid #xff0c;它的大小为 m x n #xff0c;表示一个商店中物品的分布图。数组中的整数含义为#xff1a; 0 表示无法穿越的一堵墙。1 表示可以自由通过的一个空格子。所有其他正整数表示该格子内的… 文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 grid 它的大小为 m x n 表示一个商店中物品的分布图。数组中的整数含义为 0 表示无法穿越的一堵墙。1 表示可以自由通过的一个空格子。所有其他正整数表示该格子内的一样物品的价格。你可以自由经过这些格子。 从一个格子走到上下左右相邻格子花费 1 步。 同时给你一个整数数组 pricing 和 start 其中 pricing [low, high] 且 start [row, col] 表示你开始位置为 (row, col) 同时你只对物品价格在 闭区间 [low, high] 之内的物品感兴趣。同时给你一个整数 k 。 你想知道给定范围 内 且 排名最高 的 k 件物品的 位置 。排名按照优先级从高到低的以下规则制定 距离定义为从 start 到一件物品的最短路径需要的步数较近 距离的排名更高。价格较低 价格的物品有更高优先级但只考虑在给定范围之内的价格。行坐标较小 行坐标的有更高优先级。列坐标较小 列坐标的有更高优先级。 请你返回给定价格内排名最高的 k 件物品的坐标将它们按照排名排序后返回。 如果给定价格内少于 k 件物品那么请将它们的坐标 全部 返回。 示例 1 输入grid [[1,2,0,1],[1,3,0,1],[0,2,5,1]], pricing [2,5], start [0,0], k 3 输出[[0,1],[1,1],[2,1]] 解释起点为 (0,0) 。 价格范围为 [2,5] 我们可以选择的物品坐标为 (0,1)(1,1)(2,1) 和 (2,2) 。 这些物品的排名为 - (0,1) 距离为 1 - (1,1) 距离为 2 - (2,1) 距离为 3 - (2,2) 距离为 4 所以给定价格范围内排名最高的 3 件物品的坐标为 (0,1)(1,1) 和 (2,1) 。示例 2 输入grid [[1,2,0,1],[1,3,3,1],[0,2,5,1]], pricing [2,3], start [2,3], k 2 输出[[2,1],[1,2]] 解释起点为 (2,3) 。 价格范围为 [2,3] 我们可以选择的物品坐标为 (0,1)(1,1)(1,2) 和 (2,1) 。 这些物品的排名为 - (2,1) 距离为 2 价格为 2 - (1,2) 距离为 2 价格为 3 - (1,1) 距离为 3 - (0,1) 距离为 4 所以给定价格范围内排名最高的 2 件物品的坐标为 (2,1) 和 (1,2) 。示例 3 输入grid [[1,1,1],[0,0,1],[2,3,4]], pricing [2,3], start [0,0], k 3 输出[[2,1],[2,0]] 解释起点为 (0,0) 。 价格范围为 [2,3] 我们可以选择的物品坐标为 (2,0) 和 (2,1) 。 这些物品的排名为 - (2,1) 距离为 5 - (2,0) 距离为 6 所以给定价格范围内排名最高的 2 件物品的坐标为 (2,1) 和 (2,0) 。 注意k 3 但给定价格范围内只有 2 件物品。提示 m grid.length n grid[i].length 1 m, n 10^5 1 m * n 10^5 0 grid[i][j] 10^5 pricing.length 2 2 low high 10^5 start.length 2 0 row m - 1 0 col n - 1 grid[row][col] 0 1 k m * n来源力扣LeetCode 链接https://leetcode-cn.com/problems/k-highest-ranked-items-within-a-price-range 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权非商业转载请注明出处。 2. 解题 BFS 遍历 地图记录步数价钱横纵坐标对答案进行排序输出 class Solution:from collections import dequedef highestRankedKItems(self, grid: List[List[int]], pricing: List[int], start: List[int], k: int) - List[List[int]]:m, n len(grid), len(grid[0])ans []vis [[False for _ in range(n)] for _ in range(m)]dir [[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]q deque([])q.append(start)vis[start[0]][start[1]] Truestep 0while len(q):size len(q)for _ in range(size):x, y q[0]q.popleft()if pricing[0] grid[x][y] pricing[1]:ans.append((step, grid[x][y], x, y))if grid[x][y] 0:for d in range(4):nx xdir[d][0]ny ydir[d][1]if nx0 and nxm and ny0 and nyn and not vis[nx][ny]:q.append([nx, ny])vis[nx][ny] Truestep 1ans.sort(keylambda x : [x[0],x[1],x[2],x[3]])return [[x[2],x[3]] for x in ans[:k]]1056 ms 53.5 MB Python3 我的CSDN博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号Michael阿明一起加油、一起学习进步
http://www.zqtcl.cn/news/699581/

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