算法编程(二十六):判断路径是否相交

简介: 算法编程(二十六):判断路径是否相交

写在前面


今天的这道题,《判断路径是否相交》,主要是考察在一个坐标系中的坐标不能重复的问题。

虽然涉及字符串相关结构,但是又不全是关于字符串的题目。

下面就一起来看一下吧。

image.png

题目解读


根据题目的描述来看,首先是有一个字符串,在这个字符串中有着代表着东南西北(也可以理解为上下左右)四个方位。

路径是否相交的象征,就是已经走过的坐标重新再走。

这个时候就要把相关的坐标就要保存下来。

要想保存相关的坐标,是可以通过Set集合存储相关坐标即可。

下面我们就来看看代码中怎么处理的这个情况吧。

代码实现


本次代码如下所示:

public class Solution {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        System.out.println(solution.isPathCrossing("NES"));
    }
    public boolean isPathCrossing(String path) {
        Set<String> vis = new HashSet<>();
        int x = 0, y = 0;
        vis.add(x + "," + y);
        for (int i = 0; i < path.length(); i++) {
            char c = path.charAt(i);
            switch (c) {
                case 'N':
                    x--;
                    break;
                case 'S':
                    x++;
                    break;
                case 'W':
                    y--;
                    break;
                case 'E':
                    y++;
                    break;
            }
            if (!vis.add(x + "," + y)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

代码执行结果


这次的代码执行结果就不是很好了,应该是拼接字符串的缘故导致的,大家可以试一下其他方法。

image.png

其他思路


这里拼接字符串,可以使用hash值的方式来存储一个整型数字,有的大佬就是这样处理的,具体实现还请大家自行试一下。


总结


本道题,主要考察对字符串的特征代表概念的转换,其实不是专门去考察字符串的使用的,有点概念转换的意思在里面,不过只要在存储的时候能保证坐标的唯一性也就可以了,大家解出来了吗?


相关文章
|
1月前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
49 2
|
2月前
|
数据采集 监控 安全
厂区地图导航制作:GIS技术与路径导航算法融合
在智能化、数字化时代,GIS技术为厂区的运营管理带来了革命性变化。本文探讨了如何利用GIS技术,通过数据采集、地图绘制、路径规划、位置定位和信息查询等功能,打造高效、精准的智能厂区地图导航系统,提升企业的竞争力和管理水平。
78 0
厂区地图导航制作:GIS技术与路径导航算法融合
|
2月前
|
算法
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-160、相交链表)
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-160、相交链表)
18 1
|
2月前
|
存储 缓存 分布式计算
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
这篇文章是关于数据结构与算法的学习指南,涵盖了数据结构的分类、数据结构与算法的关系、实际编程中遇到的问题以及几个经典的算法面试题。
40 0
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
|
2月前
|
算法 Python
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
34 0
|
4月前
|
算法
基于多路径路由的全局感知网络流量分配优化算法matlab仿真
本文提出一种全局感知网络流量分配优化算法,针对现代网络中多路径路由的需求,旨在均衡分配流量、减轻拥塞并提升吞吐量。算法基于网络模型G(N, M),包含N节点与M连接,并考虑K种不同优先级的流量。通过迭代调整每种流量在各路径上的分配比例,依据带宽利用率um=Σ(xm,k * dk) / cm来优化网络性能,确保高优先级流量的有效传输同时最大化利用网络资源。算法设定收敛条件以避免陷入局部最优解。
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
编程之旅中的算法启示
【8月更文挑战第31天】在编程世界的迷宫里,算法是那把钥匙,它不仅能解锁问题的答案,还能引领我们深入理解计算机科学的灵魂。本文将通过一次个人的技术感悟旅程,探索算法的奥秘,分享如何通过实践和思考来提升编程技能,以及这一过程如何启示我们更深层次地认识技术与生活的交织。
|
5月前
|
存储 算法 搜索推荐
告别低效编程!Python算法设计与分析中,时间复杂度与空间复杂度的智慧抉择!
【7月更文挑战第22天】在编程中,时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键。时间复杂度衡量执行时间随数据量增加的趋势,空间复杂度关注算法所需的内存。在实际应用中,开发者需权衡两者,根据场景选择合适算法,如快速排序(平均O(n log n),最坏O(n^2),空间复杂度O(log n)至O(n))适合大规模数据,而归并排序(稳定O(n log n),空间复杂度O(n))在内存受限或稳定性要求高时更有利。通过优化,如改进基准选择或减少复制,可平衡这两者。理解并智慧地选择算法是提升代码效率的关键。
72 1
|
4月前
|
算法 C++ Windows
空间射线与三角形相交算法的两种实现
空间射线与三角形相交算法的两种实现
49 0
|
4月前
|
存储 算法
【C算法】编程初学者入门训练140道(1~20)
【C算法】编程初学者入门训练140道(1~20)
下一篇
DataWorks