Introducción

1

¿Qué es un grafo?

2

¿Qué es un árbol?

3

¿Qué es recursión?

4

Aplicaciones reales de grafos y árboles

5

Formas de representar un grafo

DFS

6

Análisis de DFS: algoritmo de búsqueda en profundidad

7

Programando DFS de forma recursiva

8

Otras formas de programar DFS

9

Recorridos y profundidad de un Árbol

10

Sum Root to Leaf Numbers: análisis del problema

11

Solución de Sum Root to Leaf Numbers

12

Playground: Sum Root to Leaf Numbers

13

Programando Sum Root to Leaf Numbers en Golang

14

Number of Islands: análisis del problema

15

Solución de Number of Islands

16

Playground: Number of Islands

17

Programando Number of Islands en Python

18

Ejercicios recomendados de DFS

19

Ejercicios resueltos de DFS

BFS

20

Análisis de BFS: algoritmo de búsqueda en anchura

21

Programando BFS con Python

22

Minimum Knights Moves (movimientos de caballo en ajedrez): análisis del problema

23

Solución de Minimum Knights Moves

24

Playground: Minimum Knights Moves

25

Programando Minimum Knights Moves con Python

26

Rotting Oranges: análisis del problema

27

Solución de Rotting Oranges

28

Playground: Rotting Oranges

29

Rotting Oranges con Java

30

Shortest Bridge Between Islands: análisis del problema

31

Solución de Shortest Bridge Between Islands

32

Playground: Shortest Bridge Between Islands

33

Programando Shortest Bridge Between Islands con Python

34

Ejercicios recomendados de BFS

35

Ejercicios resueltos de BFS

Backtrack

36

Algoritmo de Backtrack

37

Letter Combinations of a Phone Number: análisis del problema

38

Solución de Letter Combinations of a Phone Number

39

Programando Letter Combinations of a Phone Number con C++

40

Playground: Letter Combinations of a Phone Number

41

Restore IP Addresses: análisis del problema

42

Programando Restore IP Addresses con C++

43

Playground: Restore IP Addresses

44

Word Search: análisis del problema

45

Solución de Word Search

46

Playgrund: Word Search

47

Programando Word Search JavaScript

48

Reto: N Queens Puzzle

49

Ejercicios recomendados de Backtrack

50

Ejercicios resueltos de Backtrack

Próximos pasos

51

¿Qué otros algoritmos y tipos de grafos puedes aprender?

52

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Programando Shortest Bridge Between Islands con Python

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```js from typing import List class Bridge: def shortestBridge(self, map: List[List[int]]) -> int: def dfs(i, j): if 0 <= i < len(map) and 0 <= j < len(map[0]) and map[i][j] == 1: map[i][j] = 2 q.append((i, j)) [dfs(x, y) for x, y in [(i + 1, j), (i - 1, j), (i, j + 1), (i, j - 1)]] q = [] i, j = next((i, j) for i in range(len(map)) for j in range(len(map)) if map[i][j]) dfs(i, j) bridge = 0 while q: for _ in range(len(q)): i, j = q.pop(0) for a, b in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]: if 0 <= i + a < len(map) and 0 <= j + b < len(map): if map[i + a][j + b] == 1: return bridge if map[i + a][j + b] == 0: map[i + a][j + b] = 2 q.append((i + a, j + b)) bridge += 1 map = [[1,1,1,1,1], [1,0,0,0,1], [1,0,1,0,1], [1,0,0,0,1], [1,1,1,1,1]] Bridge().shortestBridge(map) map = [[1,1,0,0,1], [1,1,0,0,1], [1,0,0,0,1], [1,0,0,0,1], [1,0,0,1,1]] Bridge().shortestBridge(map) ```
```js from typing import List from itertools import pairwise from collections import deque class Bridge: def shortestBridge(self, map: List[List[int]]) -> int: def dfs(i, j): q.append((i, j)) map[i][j] = 2 for a, b in pairwise((-1, 0, 1, 0, -1)): x, y = i + a, j + b if 0 <= x < len(map) and 0 <= y < len(map) and map[x][y] == 1: dfs(x, y) q = deque() i, j = next((i, j) for i in range(len(map)) for j in range(len(map)) if map[i][j]) dfs(i, j) bridge = 0 while 1: for _ in range(len(q)): i, j = q.popleft() for a, b in pairwise((-1, 0, 1, 0, -1)): x, y = i + a, j + b if 0 <= x < len(map) and 0 <= y < len(map): if map[x][y] == 1: return bridge if map[x][y] == 0: map[x][y] = 2 q.append((x, y)) bridge += 1 map = [ [1,1,1,1,1], [1,0,0,0,1], [1,0,1,0,1], [1,0,0,0,1], [1,1,1,1,1], ] response = Bridge().shortestBridge(map) print(response) map = [ [1,1,0,0,1], [1,1,0,0,1], [1,0,0,0,1], [1,0,0,0,1], [1,0,0,1,1], ] response = Bridge().shortestBridge(map) print(response) ```
Desarrollé una solución que, aunque es algo distinta de la presentada en clase, refleja un enfoque creativo y completamente propio, sin ayuda externa. No estoy completamente seguro de si este enfoque aumenta la complejidad temporal, pero he comprobado que resuelve el problema de manera efectiva. Decidí modular el problema dividiéndolo en dos partes: 1. En la primera parte, el código localiza los límites de la primera isla encontrada. 2. En la segunda parte, evalúa los espacios de agua para calcular la distancia mínima posible entre las dos islas. A continuación, presento mi código para que puedas revisarlo y ver si es necesario ajustar algo ```python def shrtestBetweenIsland(matriz): if not matriz: return -1 cola = [(0, 0)] steps = [(+1 , 0) , (-1 , 0) , (0 , +1) , (0 , -1)] extremos = [] lugares = set() limx = len(matriz) limy = len(matriz[0]) distancia = 0 while cola: for _ in range(len(cola)): posicionActual = cola.pop(0) lugares.add(posicionActual) for xd , yd in steps: nextPosicion = (posicionActual[0] + xd , posicionActual[1] + yd) if nextPosicion in lugares: continue if not (0 <= nextPosicion[0] < limx) or not (0 <= nextPosicion[1] < limy): continue if matriz[nextPosicion[0]][nextPosicion[1]] == 1: cola.append(nextPosicion) if matriz[nextPosicion[0]][nextPosicion[1]] == 0: extremos.append(posicionActual) while extremos: for _ in range(len(extremos)): posicionActual = extremos.pop(0) lugares.add(posicionActual) for xd , yd in steps: nextPosicion = (posicionActual[0] + xd , posicionActual[1] + yd) if nextPosicion in lugares: continue if not (0 <= nextPosicion[0] < limx) or not (0 <= nextPosicion[1] < limy): continue if matriz[nextPosicion[0]][nextPosicion[1]] == 1: return distancia extremos.append(nextPosicion) distancia += 1 ```
```js from typing import List class Bridge: def shortestBridge(self, map: List[List[str]]) -> int: def dfs(i, j): if 0 <= i < len(map) and 0 <= j < len(map[0]) and map[i][j] == 1: map[i][j] = 2 queue.append((i, j)) [dfs(x, y) for x, y in [(i + 1, j), (i - 1, j), (i, j + 1), (i, j - 1)]] queue = [] islandFound = False # DFS to mark the first island for i in range(len(map)): for j in range(len(map[0])): if islandFound: break if map[i][j] == 1: dfs(i, j) islandFound = True break # BFS to find the shortest bridge bridgeSize = 0 while queue: currentQueue = [] while queue: currentCell = queue.pop(0) for x, y in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]: newX = x + currentCell[0] newY = y + currentCell[1] if (newX < 0 or newX >= len(map) or newY < 0 or newY >= len(map[newX]) or map[newX][newY] == 2): continue if map[newX][newY] == 1: return bridgeSize currentQueue.append([newX, newY]) map[newX][newY] = 2 queue = currentQueue bridgeSize += 1 return -1 map = [ [1,1,1,1,1], [1,0,0,0,1], [1,0,1,0,1], [1,0,0,0,1], [1,1,1,1,1], ] response = Bridge().shortestBridge(map) print(response) map = [ [1,1,0,0,1], [1,1,0,0,1], [1,0,0,0,1], [1,0,0,0,1], [1,0,0,1,1], ] response = Bridge().shortestBridge(map) print(response) ```