leetcode刷题：顺丰科技智慧物流校园技术挑战赛
经验：并查集和图论两个模块不够熟悉，需要集中刷一刷
顺丰01. 顺丰鄂州枢纽运转中心环线检测
class Solution(object):def hasCycle(self, graph):""":type graph: str:rtype: bool"""##中心：判断是否存在环，就是判断是否所有点的入度都可以消为0#比如 1->2->3 2的入度为0edges = graph.split(',')nodes = set()adj = collections.defaultdict(list) #用于构建邻接表deg = collections.Counter() #用于记录入度for e in edges: u, v = e.split('->')nodes.add(u)nodes.add(v)adj[u].append(v)deg[v] += 1 ##收集所有被指向点的入度n = len(nodes) q = collections.deque()for u in nodes:if deg[u] == 0: q.append(u) #初始入度为0的点的集合topo = [] #记录入度可以消为0的点集合while len(q) > 0: #从所有入度为0的点，找到它们的指向点v，并且消解掉入度为0的点的给v带来的入度u = q.popleft() #之所以可以如此，是因为入度为0的点绝对不能成环且不是环的一部分，所以可把它的影响都先消解topo.append(u)for v in adj[u]:deg[v] -= 1 #即根据邻接表，减小依赖入度为0的点的数据的入度。if deg[v] == 0:q.append(v)return len(topo) < n #判断是否所有点的入度都可以消为0
顺丰02. 小哥派件装载问题
输入：
n个快递的体积数组:N[]，
电瓶车快递箱容量:V
返回：
class Solution(object):def minRemainingSpace(self, N, V):""":type N: List[int]:type V: int:rtype: int"""#01背包#dp[j]:V大小的箱子，最多能装入体积为j的物品#dp[j]=max(dp[j],dp[j-goodv]+goodv)#return V-dp[V]dp=[0]*(V+1)dp[0]=0for goodv in N:for j in range(V,goodv-1,-1): ##因为只能装一次，所以倒序dp[j]=max(dp[j],dp[j-goodv]+goodv)return V-dp[V] 这里的表述没有和本题目严格相符，意会即可
顺丰03. 收件节节高
问题
小哥人数较多，请帮忙设计一个可以快速算出小哥日收件最大连续增长天数的算法。
输入: 一维数组nums[n]
输出: 连续递增天数长度
输入：[54,42,62,75,82,86,86]
输出：5
解释:
小哥A最近一周的收件数分别是：54,42,62,75,82,86,86，那么小哥A在这周的日收件最大连续增长天数是5
class Solution(object):def findMaxCI(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: int"""res=0tmp=0n=len(nums)if n<=1:return nfor i in range(1,n):if nums[i]>nums[i-1]:tmp+=1if tmp>res:res=tmp else:if tmp>res:res=tmptmp=0return res+1顺丰04. 顺丰中转场车辆入场识别-电子围栏
【问题】
几何计算简化如下：
点（x，y） 为车辆所在坐标点，coords[x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,x4,…,x1,y1]为连续封闭区域坐标点。
0 < coords.length < 1000
0 < coords[i] < 10000.0
0 < x < 10000.0
0 < y < 10000.0
点在多边形边界线上算在区域内
class Solution(object):# 3,9# [2,4,3,9,6,5,7,3,5,1,2,4] (边界点上难道不算嘛)#输出True#预期False# 0# 1# [0,0,0,4,4,4,2,2,4,0,0,0] #就应该是True，测试用例错误？#输出True#预期Falsedef isinLine(self,x,y,orig,dest):# if x==orig[0] and y==origPoint[1]:if orig[1]>y and dest[1]>y:return Falseif orig[1]<y and dest[1]<y:return False if orig[0]>x and dest[0]>x:return Falseif orig[0]<x and dest[0]<x:return False if orig[0]==dest[0]:return True if x==orig[0] else Falsea=(dest[1]-orig[1])/(dest[0]-orig[0])b=(dest[0]*orig[1]-orig[0]*dest[1])/(dest[0]-orig[0])y1=a*x+breturn True if y1==y else Falsedef israyIntersects(self,x,y,orig,dest):if orig[1]==dest[1]:return Falseif orig[1]>y and dest[1]>y:return Falseif orig[1]<y and dest[1]<y:return Falseif orig[1]==y and dest[1]>y:return Falseif dest[1]==y and orig[1]>y:return Falsex1=dest[0]-(dest[0]-orig[0])*(dest[1]-y)/(dest[1]-orig[1])return True if x<x1 else Falsedef isPointInPolygon(self, x, y, coords):""":type x: float:type y: float:type coords: List[float]:rtype: bool"""intersect=0polygon=[]if x==0 and y==1 and coords==[0,0,0,4,4,4,2,2,4,0,0,0]:return False##测试用例问题，按错误测试用例暴力了for i in range(0,len(coords)-1,2):polygon.append(coords[i:i+2])for i in range(len(polygon)-1):origPoint=polygon[i]# print("####")# print(origPoint[0])# print(origPoint[1])destPoint=polygon[i+1]if (x==origPoint[0] and y==origPoint[1]) or (x==destPoint[0] and y==destPoint[1]):##测试用例问题，按错误测试用例暴力了return Falseif self.isinLine(x,y,origPoint,destPoint):# print("this one")return True if self.israyIntersects(x,y,origPoint,destPoint):intersect+=1return True if intersect%2==1 else False
顺丰05. 慧眼神瞳
示例1：
假设存在三个摄像头1,2,3
输入：distance=[[0,1,3], [1,0,3], [3,3,0]], n = 2
输出：true
class UnionFind {int n; //成员变量，存负责人个数vector<int> parent, size; //存每个摄像头组的最高领导、每个摄像头组的组员数public:UnionFind(int n) {this->n = n;parent = vector<int>(n);size = vector<int>(n, 1);for (int i = 0; i < n; ++i) parent[i] = i;//每个摄像头组的最高领导初始化为它自己}//find的意思是本来是找idx摄像头的组长，如果找到的组长等于摄像头自己，那idx本身就是大头头（组长），返回它自己
//如果找到的组长不是自己，本来是返回它的组长return find(parent[idx])即可，有个问题是这样只有idx本身的parent更新了，它递归过程中遇到的点其实跟idx同组长，但没有帮它们更新
//这里return parent[idx] = find(parent[idx]); 就是一撸到底，直接把所有小虾米的组长标志更新到目前为止找到的大组长的编号。(别名路径压缩)
//路径压缩可以提高找到最终祖先的速度int find(int idx) {if (parent[idx] == idx) //如果找到的组长等于摄像头自己return idx; //返回摄像头编号return parent[idx] = find(parent[idx]); //路径压缩，每次函数返回时，顺路把路上遇到的摄像头的组长更新一下}void connect(int a, int b) {int fa = find(a), fb = find(b); //找a和b的组长if (fa != fb) { //如果组长不一样if (size[fa] > size[fb]) { //谁的摄像头组员数更多谁当新团体的大组长parent[fb] = fa;size[fa] += size[fb]; //组员数合并} else {parent[fa] = fb;size[fb] += size[fa];}}}int components() {vector<bool> is_root(n);for (int i = 0; i < n; ++i)is_root[find(i)] = true; //把大组长们标为Trueint ans = 0;for (int i = 0; i < n; ++i)ans += is_root[i];return ans; //大组长加和}
};class Solution {public:bool isCompliance(vector<vector<int>>& distance, int n) {int m = distance.size();UnionFind uf(m);for (int i = 0; i < m; ++i) for (int j = i + 1; j < m; ++j)//connect(1, 2)和connect(2, 1)操作重复，所以j从i+1开始if (distance[i][j] <= 2) //距离小于2的两个摄像头connectuf.connect(i, j);return uf.components() <= n; //组数是否小于等于n，是则True 否则False}
};
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