【算法题解】B. President‘s Office - Python实现

题目描述

Berland的总统办公室内设有多个办公桌，其中总统和其属下各自拥有独特颜色的办公桌。总统希望统计哪些属下的办公桌紧邻他的办公桌，但不记得确切的数量。

输入描述：

1. 第一行包含三个值 n, m, c，分别是办公室的长度、宽度以及总统办公桌的颜色。
2. 接下来的 n 行每行包含一个长度为 m 的字符串，描述办公室平面图：
   • 用大写拉丁字母表示桌子的颜色。
   • 用字符 . 表示空地。

输出描述：

输出一个整数，表示紧邻总统办公桌的属下人数（即不同颜色的办公桌数量）。

示例：

输入：

3 4 R
G.B.
.RR.
TTT.

输出：

2

输入：

3 3 Z
.H.
..Z

输出：

0

解题思路

1. 读取输入数据： 首先读取办公室的平面图和总统办公桌的颜色。
2. 记录总统办公桌位置： 遍历整个平面图，将所有总统办公桌的位置存储在集合中。
3. 查找邻居桌子： 遍历每个总统桌子的位置，检查上下左右是否存在其他颜色的桌子，并记录这些颜色。
4. 计算结果： 输出记录的邻居颜色集合的大小，即为紧邻总统桌子的属下数量。

Python代码实现

以下是完整的Python实现代码：

def main():
    # 读取输入
    n, m, c = input().split()
    n, m = int(n), int(m)
    c = c.strip()

    plan = []
    president = set()

    # 输入平面图并记录总统桌子的位置
    for row in range(n):
        line = input().strip()
        plan.append(list(line))
        for col in range(m):
            if plan[row][col] == c:
                president.add((row, col))

    neighbors = set()

    # 遍历总统桌子的位置，查找邻居
    for currentRow, currentCol in president:
        if currentRow > 0:  # 上方
            temp = plan[currentRow - 1][currentCol]
            if temp != '.' and temp != c:
                neighbors.add(temp)
        if currentRow < n - 1:  # 下方
            temp = plan[currentRow + 1][currentCol]
            if temp != '.' and temp != c:
                neighbors.add(temp)
        if currentCol > 0:  # 左侧
            temp = plan[currentRow][currentCol - 1]
            if temp != '.' and temp != c:
                neighbors.add(temp)
        if currentCol < m - 1:  # 右侧
            temp = plan[currentRow][currentCol + 1]
            if temp != '.' and temp != c:
                neighbors.add(temp)

    # 输出邻居的数量
    print(len(neighbors))

if __name__ == "__main__":
    main()

示例运行

示例1：

输入：

3 4 R
G.B.
.RR.
TTT.

运行结果：

2

示例2：

输入：

3 3 Z
.H.
..Z

运行结果：

0

代码解析

1. 输入处理： input().split() 将 n, m, c 解析为整数和字符，strip() 去除多余空格。
2. 记录位置： 利用 set 数据结构存储总统办公桌的位置，避免重复。
3. 邻居查找： 遍历总统桌子的位置，检查上下左右邻居是否为其他颜色。
4. 结果输出： 使用 len() 输出邻居颜色集合的大小。

总结

本题主要考察二维数组的遍历和集合的使用。通过合理的数据结构（如 set），我们可以高效地完成邻居颜色的统计。

欢迎大家留言讨论！😊

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