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圖論應用: 壞掉的橘子 Rotting Oranges_Leetcode #994_精選75題
更新於 2024/08/18閱讀時間約 7 分鐘
題目敘述
題目會給定一個二維陣列grid，代表每顆橘子分布的位置和初始狀態。
0: 這個格子點沒有東西。
1: 這個格子點有一顆新鮮的橘子。
2: 這個格子點有一顆壞掉的橘子。
壞掉的橘子上面的黴菌，
每隔一個週期，可以向上、下、左、右 N4四連通的格子點感染一次。
請問，最少需要多少週期，可以感染所有的橘子?
如果無解，返回-1。
測試範例
Example 1:
Input: grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]
Output: 4
Example 2:
Input: grid = [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]
Output: -1
Explanation: The orange in the bottom left corner (row 2, column 0) is never rotten, because rotting only happens 4-directionally.
Example 3:
Input: grid = [[0,2]]
Output: 0
Explanation: Since there are already no fresh oranges at minute 0, the answer is just 0.
約束條件
Constraints:
m == grid.length
m代表輸入陣列grid的高。
n == grid[i].length
n代表輸入陣列grid的寬。
1 <= m, n <= 10
高和寬都介於1~10之間。
grid[i][j]is0,1, or2.
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由有業界實戰經驗的演算法工程師，
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一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。
著重在讓讀者啟發思考、理解演算法，熟悉常見的演算法模板。
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在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法，或者同一招解不同的題目，擴展廣度，並加深印象。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
本篇文章深入介紹了圖形的基本概念、組成和應用。從圖形的基本組成，到圖的類型與種類，再到圖形演算法的三大類型，本文將接續圖形領域的深入學習，並分享了對圖形的初步認識和學習方向的小心得。希望對正在學習圖形的人有所幫助。
圖形演算法在資料處理上扮演重要角色。本文介紹圖形的歷史、定義、技術用途，以及為什麼我們要關心圖形演算法。文末還提及圖形演算法在機器學習領域的應用。下次將介紹更詳細的圖形演算法內容。
回想起剛從機械系畢業時，我懂得怎麼計算，也熟悉各種機械理論。但真正要自己設計時，卻只能朦朧應用，可以說是亂兜各種機件，最後拼出了一個四不像的奇怪機構。
而十年後的現在，對機構學的熱情讓我始終從事「能應用『動力機構』」的工作。看過許多機械構造也自己鑽研許多，才能達到現在類「得心應手」的地步。
因最近看到又有人討論起推背圖後，我不禁回想去過去台灣這邊也是拿推背圖來說誰當選。
所以整理一下過去對於推背圖的一些瞭解，重新解剖一下解讀的走向。
首先要先弄清楚推背圖的規律，我整頓完思緒後基本上可以歸納幾點。
１．此預言是描述［中國大陸的最大勢力］，所以如今的現在，描述的只會是［中共國］，而非［中華
-> 這篇在說什麼
這篇文章提供一個科目圖的視角來分析科系，每個學生可以依照自己喜歡的工作，來反推出需要學習的科目，進而反推出選這科系的成本效益值
此篇也會leverage這科目圖工具去解除一些大家的誤解/盲點
出路廣的科系就是好科系? 是否有盲點? 出路廣的科系還有分類?
前言
如何判斷?
有些重要的資訊看數字看不出來，那要看什麼？看圖。
亞伯拉罕．沃爾德（Abraham Wald）是一個在美國哥倫比亞大學任教的統計學教授，他在1943年二次大戰中，因為一張圖，救了無數飛行員的生命...
-追蹤、訂閱《郝廣才日日談》來閱讀全文，每天為你說一個故事。
哈耶克這種人之所以能在漢語圈傳播得很遠，有一點就是因為他的行為模式很像是胡適那種士大夫，這種人就非常精確地體現了胡適所謂的那種「對政治不感興趣的興趣」。所謂「不感興趣的興趣」，從最難聽的方向進行惡意解釋，恰好就是鮑德溫用來罵羅瑟米爾爵士的那句話：他們追求不負責任的權力，正如歷代的婊子追求牌坊。
最近接觸一位熱愛八九十年代流行歌曲的小學生，他在言談間也不時哼起一兩句，使我不期然想起小時候的自己。
香江小故事
「I, I, I was born in Beijing，不知命運是誰定。」黎天
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