Leetcode题解 - DFS部分题目代码+思路（75610341110491721988）

Posted 2021-03-21 但是我拒绝

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756. 金字塔转换矩阵

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学到的新知识：
    from collections import defaultditc可以帮我们初始化字典，不至于取到某个不存在的值的时候报错。例如列表类型就会默认初始值为[]，str对应的是空字符串，set对应set( )，int对应0

思路：
    通过本层构建上一层（DFS，类似于全排列），看是否能构建成功（递归）
    
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from collections import defaultdict
class Solution:
    def pyramidTransition(self, bottom: str, allowed) -> bool:
        # 先将所有能建成的放在一起，这样就节省找的时间
        mat = defaultdict(list)
        for i in allowed:
            mat[i[:2]].append(i[-1])
        return self.DFS(bottom, mat)

    def DFS(self, bottom, mat):
        # 如果最后只剩下一个，那肯定就是根了
        if len(bottom) <= 1:
            return True
        candidate = []
        # 通过这一层构建上一层的每一种解决方案，也是一个DFS的过程，类似于全排列
        def generateUpper(bottom, tmp, ind, mat):
            if ind == len(bottom) - 1:
                candidate.append(tmp.copy())
                return
            if mat.get(bottom[ind] + bottom[ind + 1]):
                for j in mat.get(bottom[ind] + bottom[ind + 1]):
                    tmp.append(j)
                    generateUpper(bottom, tmp, ind + 1, mat)
                    tmp.remove(j)
        generateUpper(bottom, [], 0, mat)
        # 判断解决方案中是否有成立的
        for i in candidate:
            if self.DFS(i, mat):
                return True
        return False

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1034. 边框着色

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思路：
    首先弄清楚边界的概念：
        ①是整个矩阵的第一列or最后一列or第一行or最后一行
        ②其四周有其他的颜色（表示和其他连通分量相邻）
    即如果该块的四周有不同颜色块或者位于边界才染色，否则只是经过，并不染色。对第一个要特殊判断一下。
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import copy
class Solution:
    def colorBorder(self, grid, r0: int, c0: int, color: int):
        # 用一个新grid的来染色
        newgrid = copy.deepcopy(grid)
        self.DFS(r0, c0, [], grid, color, newgrid)
        # 对第一个特殊判断一下
        if not self.judge(r0, c0, grid):
            newgrid[r0][c0] = grid[r0][c0]
        else:
            newgrid[r0][c0] = color
        return newgrid

    def DFS(self, x, y, vis, grid, color, newgrid):
        directx = [-1, 1, 0, 0]
        directy = [0, 0, -1, 1]
        # 遍历其附近的结点
        for i in range(4):
            newx, newy = x + directx[i], y + directy[i]
            if -1 < newx < len(grid) and -1 < newy < len(grid[0]):
                if (newx, newy) not in vis and grid[newx][newy] == grid[x][y]:
                    # 只有是边界才染色，否则只是走过去，而不染色
                    if self.judge(newx, newy, grid):
                        newgrid[newx][newy] = color
                    self.DFS(newx, newy, vis + [(newx, newy)], grid, color, newgrid)


    def judge(self, x, y, grid):
        # 判断是否为边界
        if x == 0 or x == len(grid)-1 or y == 0 or y == len(grid[0])-1:
            return True
        directx = [-1, 1, 0, 0]
        directy = [0, 0, -1, 1]
        # 判断是否与其他连通分量相邻
        for i in range(4):
            newx, newy = x + directx[i], y + directy[i]
            if -1 < newx < len(grid) and -1 < newy < len(grid[0]):
                if grid[newx][newy] != grid[x][y]:
                    return True
        return False

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1110. 删点成林

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思路：
    本题重点就是后序遍历
本题卡住的点：
    ① 删除结点间有前后关系 -> 所以选择后序遍历从后往前删除
    ② 需要删除根节点的 -> 判断一下根节点是否在需要删除的列表中
"""
class Solution:
    def delNodes(self, root: TreeNode, to_delete: List[int]) -> List[TreeNode]:
        res = []
        # 后序遍历（lastNode为现在结点的前一个结点，check表示这个是前一个结点的左子树or右子树），从子节点往父节点删除
        def DFS(root, lastNode, check):
            if root:
                DFS(root.left, root, 'l')
                DFS(root.right, root, 'r')
                # 如果找到了需要删除的元素，就把它的左右儿子加到结果列表中
                if root.val in to_delete:
                    if root.left:
                        res.append(root.left)
                    if root.right:
                        res.append(root.right)
                    # 根据check和lastNode，在原始树中将这个结点置为None
                    if check == 'l':
                        lastNode.left = None
                    elif check == 'r':
                        lastNode.right = None
        DFS(root, None, '-')
        # 如果根节点没有被删除，就把修改过的整棵树添加到结果集中
        if root.val not in to_delete:
            res.append(root)
        return res

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491. 递增子序列

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思路：
    题目就是DFS，但是一直超时，还以为是方法有问题，最后竟然只是去重的问题（我屮艸芔茻
    好在这道题目没有考虑内部顺序的问题or运气好？直接用set对二维数组去重竟然过了测试用例emmm
"""
class Solution:
    def findSubsequences(self, nums):
        res = []
        vis = set()
        def DFS(ind, tmp):
            if len(tmp) > 1:
                # 如果在这里用not in去重，一定会超时。
                res.append(tmp)
            # 对于每个数字都有两种选择：选or不选
            for i in range(ind, len(nums)):
                if len(tmp) == 0 or nums[i] >= tmp[-1]:
                    if i not in vis:
                        vis.add(i)
                        DFS(i + 1, tmp+[nums[i]])
                        vis.remove(i)
        DFS(0, [])
        # 对二维数组去重，先将每个列表都转换为元组再去重再转换为列表
        res = list(set([tuple(t) for t in res]))
        res = [list(v) for v in res]
        return res

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721. 账户合并

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思路：
    需要注意一下的是这里返回的时候需要对结果排序
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from collections import defaultdict
class Solution:
    def accountsMerge(self, accounts):
        # 建图
        mat = defaultdict(list)
        for i in range(len(accounts)):
            for j in range(1, len(accounts[i])-1):
                mat[accounts[i][j]].append(accounts[i][j+1])
                mat[accounts[i][j+1]].append(accounts[i][j])

        def DFS(email):
            if not mat.get(email):
                return
            for i in mat[email]:
                if i not in vis:
                    vis.add(i)
                    res.append(i)
                    DFS(i)

        vis = set()
        newAcc = []
        """
        每次对某个人的第一个邮箱开始进行遍历，res存储邮箱走过的路径。
        如果res为空说明这个人只有一个邮箱，如果res等于这个人的原始邮箱（这两种情况都说明没有和其他人关联），
        否则res长度一定大于原始邮箱长度，这说明加入了其他邮箱，将这个新邮箱赋值过去
        """
        for i in range(len(accounts)):
            # 如果这个人的第一个邮箱已经被访问过了，说明这个人是重复的。
            if accounts[i][1] in vis:
                continue
            res = []
            DFS(accounts[i][1])
            # 要么是自己本身的邮箱，要么就是拓展后的所有邮箱
            if len(res) != 0:
                newAcc.append([accounts[i][0]] + sorted(res))
            # 只有一个邮箱
            else:
                newAcc.append(accounts[i])
        return newAcc

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988. 从叶结点开始的最小字符串

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本题 = 记录根到叶子结点的所有路径，然后再找到最小的即可。
"""
class Solution:
    def smallestFromLeaf(self, root: TreeNode) -> str:
        res = []
        # 找到所有路径
        def DFS(root, tmp):
            if not root:
                return
            if not root.left and not root.right:
                res.append((tmp+[root.val]).copy()[::-1])
                return
            DFS(root.left, tmp + [root.val])
            DFS(root.right, tmp + [root.val])
        # 返回最小的
        DFS(root, [])
        s = ""
        for i in min(res):
            s += ord(i + 97)
        return s