假设我们有一个具有R行和C列的整数矩阵A,我们必须找到从[0,0]开始并在[R-1,C-1]结束的路径的最大分数。此处,计分技术将是该路径中的最小值。例如,路径8→4→5→9的值为4。路径从一个访问的单元沿4个基本方向之一(北,东,西,南)移动了若干次。 。
例如,如果网格像-
5 | 4 | 5 |
1个 | 2 | 6 |
7 | 4 | 6 |
橙色单元格将成为路径。输出为4
为了解决这个问题,我们将遵循以下步骤-
r:=行数,c:=列数
ans:= A [0,0]和A [r – 1,c – 1]的最小值
制作一个称为A的顺序访问的矩阵,并用FALSE填充
h:=一个列表,我们在其中存储一个元组(-A [0,0],0,0)
从h堆
当h不为空时
a:= x + dx和b:= y + dy
如果a在0到r – 1的范围内,而b在0到c – 1的范围内,并且visited [a,b]为假,
用h将(-A [a,b],a,b)插入堆
v,x,y:=从堆中删除h,并存储三个值
如果x = r – 1且y:= c – 1,则从循环中出来
ans:= ans的最小值,A [x,y]
Visited [x,y]:= true
对于列表[(-1,0),(1,0),(0,1),(0,-1)]中的dy,dx
返回ans
让我们看下面的实现以更好地理解-
import heapq class Solution(object): def maximumMinimumPath(self, A): """ :type A: List[List[int]] :rtype: int """ r,c = len(A),len(A[0]) ans = min(A[0][0],A[-1][-1]) visited = [[False for i in range(c)] for j in range(r)] h = [(-A[0][0],0,0)] heapq.heapify(h) while h: # print(h) v,x,y = heapq.heappop(h) if x== r-1 and y == c-1: break ans = min(ans,A[x][y]) visited[x][y]= True for dx,dy in {(-1,0),(1,0),(0,1),(0,-1)}: a,b = x+dx,y+dy if a>=0 and a<r and b>=0 and b<c and not visited[a][b]: heapq.heappush(h,(-A[a][b],a,b)) return ans
[[5,4,5],[1,2,6],[7,4,6]]
输出结果
4