• [100天算法】-尽量减少恶意软件的传播(day 45)


    题目描述

    1. 在节点网络中,只有当 graph[i][j] = 1 时,每个节点 i 能够直接连接到另一个节点 j。
    2. 一些节点 initial 最初被恶意软件感染。只要两个节点直接连接,且其中至少一个节点受到恶意软件的感染,那么两个节点都将被恶意软件感染。这种恶意软件的传播将继续,直到没有更多的节点可以被这种方式感染。
    3. 假设 M(initial) 是在恶意软件停止传播之后,整个网络中感染恶意软件的最终节点数。
    4. 我们可以从初始列表中删除一个节点。如果移除这一节点将最小化 M(initial), 则返回该节点。如果有多个节点满足条件,就返回索引最小的节点。
    5. 请注意,如果某个节点已从受感染节点的列表 initial 中删除,它以后可能仍然因恶意软件传播而受到感染。
    6. 示例 1
    7. 输入:graph = [[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1]], initial = [0,1]
    8. 输出:0
    9. 示例 2
    10. 输入:graph = [[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]], initial = [0,2]
    11. 输出:0
    12. 示例 3
    13. 输入:graph = [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]], initial = [1,2]
    14. 输出:1
    15. 提示:
    16. 1 < graph.length = graph[0].length <= 300
    17. 0 <= graph[i][j] == graph[j][i] <= 1
    18. graph[i][i] == 1
    19. 1 <= initial.length < graph.length
    20. 0 <= initial[i] < graph.length
    21. 来源:力扣(LeetCode)
    22. 链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimize-malware-spread
    23. 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。

    方法 1:并查集

    思路 1

    • 先构建并查集,并记录每个不交集的节点数。
    • 依次从 initial 中删除一个节点,重新计算感染节点数,找到最小感染数和对应的节点索引。

    代码

    TypeScript Code

    function minMalwareSpread(graph: number[][], initial: number[]): number {
        // 构建并查集
        const len: number = graph.length;
        const uf: UnionFind = new UnionFind(len);
        for (let i = 0; i < len; i++) {
            for (let j = i + 1; j < len; j++) {
                graph[i][j] === 1 && uf.unionSet(i, j);
            }
        }
    
        // 计算最终感染节点数
        const countInfected = (initial: number[]): number => {
            const parents: number[] = [];
            for (let i = 0; i < initial.length; i++) {
                const p = uf.findSet(initial[i]);
                parents.find(e => e === p) || parents.push(p);
            }
            return parents.reduce(
                (res: number, p: number): number => res + uf.getSizeOfSet(p),
                0,
            );
        };
    
        let ans: number = 0;
        let leastInfected: number = Infinity;
    
        for (let i = 0; i < initial.length; i++) {
            // 把第 i 个节点拿掉,然后计算感染节点数
            const infected: number = countInfected([
                ...initial.slice(0, i),
                ...initial.slice(i + 1),
            ]);
            // 如果感染数更少,更新 ans
            if (infected < leastInfected) {
                leastInfected = infected;
                ans = initial[i];
            }
            // 如果感染数一样少,取索引值较小的那个
            else if (infected === leastInfected) {
                initial[i] < ans && (ans = initial[i]);
            }
        }
        return ans;
    }

    UnionFind

    class UnionFind {
        private parents: Array;
        private sizes: Array;
    
        constructor(size: number) {
            this.parents = Array(size)
                .fill(0)
                .map((_, i) => i);
            this.sizes = Array(size).fill(1);
        }
    
        getSizeOfSet(x: number): number {
            const px = this.findSet(x);
            return this.sizes[px];
        }
    
        findSet(x: number): number {
            if (x !== this.parents[x]) {
                this.parents[x] = this.findSet(this.parents[x]);
            }
            return this.parents[x];
        }
    
        unionSet(x: number, y: number): void {
            const px: number = this.findSet(x);
            const py: number = this.findSet(y);
            if (px === py) return;
            if (this.sizes[px] > this.sizes[py]) {
                this.parents[py] = px;
                this.sizes[px] += this.sizes[py];
            } else {
                this.parents[px] = py;
                this.sizes[py] += this.sizes[px];
            }
        }
    }

    思路 2

    • 构建并查集
    • 找到一个满足以下条件的不交集:
      1. 集合中只有一个感染节点
      2. 集合的节点数量最大
    • 如果不存在上述集合,那就返回 initial 中的最小索引

    代码

    TypeScript Code

    function minMalwareSpread(graph: number[][], initial: number[]): number {
        // 构建并查集
        const len: number = graph.length;
        const uf: UnionFind = new UnionFind(len);
        for (let i = 0; i < len; i++) {
            for (let j = i + 1; j < len; j++) {
                graph[i][j] === 1 && uf.unionSet(i, j);
            }
        }
    
        // 计算每个不交集中分别有多少个感染节点
        const malwares: number[] = Array(len).fill(0);
        initial.forEach(i => malwares[uf.findSet(i)]++);
    
        // ans: [集合的节点数总数,感染节点索引]
        let ans: [number, number] = [1, Infinity];
        for (let i of initial) {
            // 如果某个集合中只有一个感染节点
            if (malwares[uf.findSet(i)] === 1) {
                const count = uf.getSizeOfSet(i);
                // 如果这个集合的节点数更多,更新 ans
                if (count > ans[0]) {
                    ans = [count, i];
                }
                // 如果有多个满足条件的集合,取索引值更小的那个节点
                else if (count === ans[0]) {
                    ans = [count, Math.min(ans[1], i)];
                }
            }
        }
        // 如果不存在满足条件的集合,返回感染节点中索引值最小的那个节点
        return ans[1] === Infinity ? Math.min(...initial) : ans[1];
    }
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/xiaoshun007/article/details/134033968