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华为OD机考算法题:寻找最大价值的矿堆

来自网友在路上 135835提问 提问时间:2023-10-25 18:10:20阅读次数: 35

最佳答案 问答题库358位专家为你答疑解惑

题目部分

题目寻找最大价值的矿堆难度题目说明给你一个由 '0'(空地)、'1'(银矿)、'2'(金矿)组成的的地图,矿堆只能由上下左右相邻的金矿或银矿连接形成。超出地图范围可以认为是空地。
假设银矿价值 1 ,金矿价值 2 ,请你找出地图中最大价值的矿堆并输出该矿堆的价值。
输入描述

地图元素信息如:
4 5
22220
00000
00000
01111

 

4 表示输入数据为 4 行, 5 表示输入数据为 5 列;
地图范围最大为 300 * 300;
0 <= 地图元素 <= 2。

输出描述矿堆的最大价值。补充说明------------------------------------------------------示例示例1输入4 5
22220
00000
00000
01111
输出8说明示例2输入4 5
22220
00020
00010
01111
输出15说明示例2输入4 5
20000
00020
00000
00111
输出3说明


解读与分析

题目解读

如果两个格子的的关系为上、下、左、右中的一种情况,且两个格子的数据不为 0,那么认为这两个格子是相邻。如果三个格子 A、B、C 中 A 与 B 相邻,B 与 C 相邻,那么 A、B、C 放到一个集合中。这样的集合可能有多个,计算这些集合中所有格子的数据之和,并输出数据之和最大的一个。

分析与思路

分析与思路此题和《华为OD机考算法题:机器人活动区域》类似。

遍历所有的格子:
1. 在遍历过程中,新建一个集合setGrid1,把这个格子放到 setGrid1 中,求出当前格子的所有相邻格子,并依据相邻格子求出更多的相邻格子,直到所有的相邻格子求出。将得到的相邻格子放到集合 setGrid1 中,计算集合中所有格子的数据之和,设为 sum1;
2. 继续遍历下个格子,如果下一个格子不在任何一个集合中,则表示这个格子尚未使用过。如果已经使用,则继续遍历下一个搁置;如果未使用,
新建一个集合setGridn,把它放到 setGridn 中,并继续步骤 1 的操作。
3. 最后,比较所有集合的数据之和大小,sum1、sum2 …… sumn,输出最大的值。


代码实现

Java代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
import java.util.HashSet;/*** 寻找最大价值的矿堆* * @since 2023.10.25* @version 0.1* @author Frank**/
public class MaxMineValue {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);while (sc.hasNext()) {String input = sc.nextLine();String[] inputStr = input.split(" ");int row = Integer.parseInt(inputStr[0]);int column = Integer.parseInt(inputStr[1]);int[][] mineMap = new int[row][column];for (int i = 0; i < row; i++) {input = sc.nextLine();// inputStr.length == columnint[] eachColumn = new int[column];for (int j = 0; j < input.length(); j++) {eachColumn[j] = Integer.parseInt(input.substring(j, j + 1));}mineMap[i] = eachColumn;}processMaxMineValue(mineMap);}}private static void processMaxMineValue(int[][] mineMap) {List minSetList = new ArrayList<Set<String>>();Set<String> usedPoint = new HashSet<String>();int maxSum = 0;for (int i = 0; i < mineMap.length; i++) {for (int j = 0; j < mineMap[0].length; j++) {String pos = i + " " + j;if (usedPoint.contains(pos)) {continue;}Set<String> newSet = new HashSet<String>();usedPoint.add(pos);newSet.add(pos);int sum = mineMap[i][j];sum += getAdjacentGridsSum(i, j, usedPoint, newSet, mineMap);if (sum > maxSum) {maxSum = sum;}minSetList.add(newSet);}}System.out.println(maxSum);}private static int getAdjacentGridsSum(int i, int j, Set<String> usedPoint, Set<String> newSet, int[][] mineMap) {int[][] possiblePoint = { { i, j - 1 }, { i, j + 1 }, { i + 1, j }, { i - 1, j } };int sum = 0;for (int k = 0; k < possiblePoint.length; k++) {int[] currentPoint = possiblePoint[k];if (currentPoint[0] < 0 || currentPoint[1] < 0 || currentPoint[0] >= mineMap.length|| currentPoint[1] >= mineMap[0].length) {continue;}String pos = currentPoint[0] + " " + currentPoint[1];if (usedPoint.contains(pos)) {continue;}if (mineMap[currentPoint[0]][currentPoint[1]] == 0) {continue;}usedPoint.add(pos);newSet.add(pos);sum += mineMap[currentPoint[0]][currentPoint[1]];sum += getAdjacentGridsSum(currentPoint[0], currentPoint[1], usedPoint, newSet, mineMap);}return sum;}}

在以上算法中,使用了 minSetList 记录每个矿堆的坐标集合,在实际计算时,不要求输出矿堆坐标,所以 minSetList 是可以省掉的。

JavaScript代码

const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline = async () => (await iter.next()).value;
void async function() {while (line = await readline()) {var inputArr = line.split(" ");var row = parseInt(inputArr[0]);var column = parseInt(inputArr[1]);var mineMap = new Array();for (var i = 0; i < row; i++) {line = await readline();var eachContent = new Array();for (var j = 0; j < column; j++) {eachContent[j] = line.substring(j, j + 1);}mineMap[i] = eachContent;}processMaxMineValue(mineMap);}
}();function processMaxMineValue(mineMap) {var minSetList = new Array();var usedPoint = new Set();var maxSum = 0;for (var i = 0; i < mineMap.length; i++) {for (var j = 0; j < mineMap[0].length; j++) {var pos = i + " " + j;if (usedPoint.has(pos)) {continue;}var newSet = new Set();usedPoint.add(pos);newSet.add(pos);var sum = parseInt( mineMap[i][j] );sum += getAdjacentGridsSum(i, j, usedPoint, newSet, mineMap);if (sum > maxSum) {maxSum = sum;}minSetList.push(newSet);}}console.log( maxSum );
}function getAdjacentGridsSum(i, j, usedPoint, newSet, mineMap) {var possiblePoint = [[i, j - 1],[i, j + 1],[i + 1, j],[i - 1, j]];var sum = 0;for (var k = 0; k < possiblePoint.length; k++) {var currentPoint = possiblePoint[k];if (currentPoint[0] < 0 || currentPoint[1] < 0 || currentPoint[0] >= mineMap.length ||currentPoint[1] >= mineMap[0].length) {continue;}var pos = currentPoint[0] + " " + currentPoint[1];if (usedPoint.has(pos)) {continue;}var curValue = parseInt( mineMap[currentPoint[0]][currentPoint[1]] );if ( curValue == 0) {continue;}usedPoint.add(pos);newSet.add(pos);sum += curValue;sum += getAdjacentGridsSum(currentPoint[0], currentPoint[1], usedPoint, newSet, mineMap);}return sum;
}

(完)

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