[英]Time out in Roads and Libraries on HackerRack
我已经研究了HackerRank这个问题已有一段时间了,我似乎无法理解为什么我的代码因输入大而超时。 我已经将邻接表实现为Hash映射以减少时间,并且一直在为我的DFS使用堆栈,这是优化其运行时间的标准。 我这里的基本策略是使用DFS删除一组连接的节点,并继续执行此操作,直到没有节点为止(我的DFS删除了到达的节点),问题是在我执行完每个图之后,通常每个图表有〜80,000个断开的部分取出没有邻居的单个节点(因此DFS被称为80,000次)。 这里有什么特别好的策略吗?
static int numDisconnected(HashMap<Integer, List<Integer>> adj) {
int result = 0;
List<Integer> iter = new ArrayList<>(adj.keySet());
for (int k : iter) {
if (adj.get(k).size() == 0) {
adj.remove(k);
result++;
}
}
HashMap<Integer,Boolean> explored = new HashMap<>();
for (int i : adj.keySet()) {
explored.put(i,false);
}
while (!adj.keySet().isEmpty()) {
result++;
depthFirstSearch(adj,explored);
}
return result;
}
作为参考,我的代码大约需要1.5秒才能在计算机上运行,输入约2MB的文件。
通常,您正在执行的操作很接近, HashMap<Integer, List<Integer>>
是完成此任务的良好数据结构。 但是,您要通过保留explored
列表以及从numDisconnected
和depthFirstSearch
(在问题的早期版本中)中的邻接图中删除来完成多余的工作。 这些中的任何一个都应该足以实施深度优先搜索。
我不是从形容词删除,变更调整了你的算法explored
为布尔[]和使用探索出一条断开的组成部分,并寻找下一个节点从当组件完成启动DFS。
它通过了,不需要删除未连接节点的预处理步骤。
(很抱歉改写而不是发布代码,但我不想破坏它)
从您的原始代码开始(在此问题的第一个修订版中),我用ArrayList
替换了这些HashMap
,使用HashSet
进行explored
,内联了depthFirstSearch
(仅是为了简单起见,而不是性能),并摆脱了一些步骤感觉就像过早的优化(删除没有邻居的节点,在主循环中尽早返回)。
通过了HackerRank的Roads and Libraries挑战中的所有测试:
import java.io.*;
import java.util.*;
public class Solution {
static long cost(long cLib, long cRoad, ArrayList<List<Integer>> g, int gSize) {
if (cLib <= cRoad) {
return cLib * (long)gSize;
}
int discon = numDisconnected(g);
return (cRoad * (gSize - discon)) + (cLib * discon);
}
static int numDisconnected(ArrayList<List<Integer>> adj) {
int result = 0;
HashSet<Integer> explored = new HashSet<>();
int length = adj.size();
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (!explored.contains(i)) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
stack.push(i);
while (!stack.empty()) {
int curr = stack.pop();
explored.add(curr);
for (int neighbor : adj.get(curr)) {
if (!explored.contains(neighbor)) {
stack.push(neighbor);
}
}
}
result += 1;
}
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
int q = in.nextInt();
for(int a0 = 0; a0 < q; a0++){
int nCities = in.nextInt();
ArrayList<List<Integer>> adj = new ArrayList<List<Integer>>(nCities);
for (int i = 0; i < nCities; i++) {
adj.add(new ArrayList<Integer>());
}
int nRoads = in.nextInt();
long cLib = in.nextLong();
long cRoad = in.nextLong();
for (int i = 0; i < nRoads; i++) {
int city_1 = in.nextInt() - 1;
int city_2 = in.nextInt() - 1;
adj.get(city_1).add(city_2);
adj.get(city_2).add(city_1);
}
System.out.println(cost(cLib, cRoad, adj, nCities));
}
}
}
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.