924. Minimize Malware Spread
Вам дана сеть из n узлов, представленная в виде 图а с матрицей смежности n x n, где i-й узел непосредственно связан с j-м узлом, если graph[i][j] == 1. Некоторые узлы изначально заражены вредоносным ПО. Если два узла соединены напрямую и хотя бы один из них заражен вредоносным ПО, то оба узла будут заражены вредоносным ПО. Такое распространение вредоносного ПО будет продолжаться до тех пор, пока не останется ни одного узла, который можно было бы заразить таким образом. Предположим, что M(initial) - это конечное number узлов, зараженных вредоносным ПО, во всей сети после прекращения распространения вредоносного ПО. Мы удалим из initial ровно один узел. return тот узел, удаление которого минимизирует M(initial). Если можно удалить несколько узлов, чтобы минимизировать M(initial), return такой узел с наименьшим индексом. Обратите внимание, что если узел был удален из начального списка зараженных узлов, он все равно может быть заражен позже из-за распространения вредоносного ПО.
示例:
Input: arr = [1,1,2,2,3,3,4,4,5,5], target = 8
Output: 20
C# 解法
匹配/原始using System;
using System.Collections.Generic;
public class Solution {
public int MinMalwareSpread(int[][] graph, int[] initial) {
int n = graph.Length;
HashSet<int> initialSet = new HashSet<int>(initial);
Array.Sort(initial);
int minInfected = int.MaxValue;
int bestNode = initial[0];
foreach (int node in initial) {
HashSet<int> infected = new HashSet<int>(initialSet);
infected.Remove(node);
foreach (int i in initialSet) {
if (i != node) {
Dfs(graph, i, infected);
}
}
if (infected.Count < minInfected) {
minInfected = infected.Count;
bestNode = node;
}
}
return bestNode;
}
private void Dfs(int[][] graph, int node, HashSet<int> infected) {
for (int neighbor = 0; neighbor < graph.Length; neighbor++) {
if (graph[node][neighbor] == 1 && !infected.Contains(neighbor)) {
infected.Add(neighbor);
Dfs(graph, neighbor, infected);
}
}
}
}C++ 解法
自动草稿，提交前请检查#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
// Auto-generated C++ draft from the C# solution. Review containers, LINQ and helper types before submit.
class Solution {
public:
public int MinMalwareSpread(int[][] graph, vector<int>& initial) {
int n = graph.size();
HashSet<int> initialSet = new HashSet<int>(initial);
sort(initial.begin(), initial.end());
int minInfected = int.MaxValue;
int bestNode = initial[0];
foreach (int node in initial) {
HashSet<int> infected = new HashSet<int>(initialSet);
infected.Remove(node);
foreach (int i in initialSet) {
if (i != node) {
Dfs(graph, i, infected);
}
}
if (infected.size() < minInfected) {
minInfected = infected.size();
bestNode = node;
}
}
return bestNode;
}
private void Dfs(int[][] graph, int node, HashSet<int> infected) {
for (int neighbor = 0; neighbor < graph.size(); neighbor++) {
if (graph[node][neighbor] == 1 && !infected.Contains(neighbor)) {
infected.push_back(neighbor);
Dfs(graph, neighbor, infected);
}
}
}
}Java 解法
匹配/原始import java.util.*;
class Solution {
public int minMalwareSpread(int[][] graph, int[] initial) {
int n = graph.length;
Set<Integer> initialSet = new HashSet<>();
for (int node : initial) {
initialSet.add(node);
}
Arrays.sort(initial);
int minInfected = Integer.MAX_VALUE;
int bestNode = initial[0];
for (int node : initial) {
Set<Integer> infected = new HashSet<>(initialSet);
infected.remove(node);
for (int i : initialSet) {
if (i != node) {
dfs(graph, i, infected);
}
}
if (infected.size() < minInfected) {
minInfected = infected.size();
bestNode = node;
}
}
return bestNode;
}
private void dfs(int[][] graph, int node, Set<Integer> infected) {
for (int neighbor = 0; neighbor < graph.length; neighbor++) {
if (graph[node][neighbor] == 1 && !infected.contains(neighbor)) {
infected.add(neighbor);
dfs(graph, neighbor, infected);
}
}
}
}JavaScript 解法
匹配/原始var minMalwareSpread = function(graph, initial) {
const dfs = (node, infected) => {
for (let neighbor = 0; neighbor < graph.length; neighbor++) {
if (graph[node][neighbor] === 1 && !infected.has(neighbor)) {
infected.add(neighbor);
dfs(neighbor, infected);
}
}
};
const n = graph.length;
const initialSet = new Set(initial);
initial.sort((a, b) => a - b);
let minInfected = Infinity;
let bestNode = initial[0];
for (const node of initial) {
const infected = new Set(initialSet);
infected.delete(node);
for (const i of initialSet) {
if (i !== node) {
dfs(i, infected);
}
}
if (infected.size < minInfected) {
minInfected = infected.size;
bestNode = node;
}
}
return bestNode;
};Python 解法
匹配/原始def minMalwareSpread(graph, initial):
def dfs(node, infected):
for neighbor in range(len(graph)):
if graph[node][neighbor] == 1 and neighbor not in infected:
infected.add(neighbor)
dfs(neighbor, infected)
n = len(graph)
initial_set = set(initial)
initial.sort()
min_infected = float('inf')
best_node = initial[0]
for node in initial:
infected = set(initial_set)
infected.remove(node)
for i in initial_set:
if i != node:
dfs(i, infected)
if len(infected) < min_infected:
min_infected = len(infected)
best_node = node
return best_nodeGo 解法
匹配/原始package main
func minMalwareSpread(graph [][]int, initial []int) int {
dfs := func(node int, infected map[int]struct{}) {
for neighbor := 0; neighbor < len(graph); neighbor++ {
if graph[node][neighbor] == 1 {
if _, ok := infected[neighbor]; !ok {
infected[neighbor] = struct{}{}
dfs(neighbor, infected)
}
}
}
}
n := len(graph)
initialSet := make(map[int]struct{})
for _, v := range initial {
initialSet[v] = struct{}{}
}
sort.Ints(initial)
minInfected := int(^uint(0) >> 1)
bestNode := initial[0]
for _, node := range initial {
infected := make(map[int]struct{})
for k := range initialSet {
if k != node {
infected[k] = struct{}{}
}
}
for i := range initialSet {
if i != node {
dfs(i, infected)
}
}
if len(infected) < minInfected {
minInfected = len(infected)
bestNode = node
}
}
return bestNode
}Algorithm
1⃣Определить количество зараженных узлов после распространения вредоносного ПО для исходного списка initial.
2⃣Для каждого узла в initial удалить его и вычислить количество зараженных узлов после распространения вредоносного ПО.
3⃣find узел, удаление которого минимизирует количество зараженных узлов. Если есть несколько таких узлов, выбрать узел с наименьшим индексом.
😎
Vacancies for this task
活跃职位 with overlapping task tags are 已显示.