数谷Hackerrank解决方案Python

如果你是一名程序员，你一定知道Hackerrank，这是一个以技能为基础的竞技场，帮助程序员提高他们的编程能力。而数谷是Hackerrank竞技场上最著名的一组，而Hackerrank问题的解决方案也是程序员提高自己的最佳方式之一。

在本篇文章中，我们将介绍数谷Hackerrank解决方案的Python实现。数谷Hackerrank问题也是Python编程语言的优秀练习题。Python是一种简单的编程语言，可以用来解决各种问题。

数谷Hackerrank问题

数谷Hackerrank问题是一个经典的编程问题，它可以被描述为：2个山洞之间有一条长度为n米的道路，道路上有m个障碍物。你需要告诉你能否从一个洞穴走到另一个洞穴？如果可以，你需要告诉他们最小的步长是多少？

这个问题在数谷Hackerrank问题集合中非常著名。让我们看看Python如何解决这个问题。

解决方案

在Python中，我们可以使用以下步骤来解决数谷Hackerrank问题：

1. 第一步是读取输入。我们需要输入一个整数n表示道路的长度，一个整数m表示障碍物的数量，以及具有m对整数的元组。每对元组都表示一个障碍物的位置（使用数字），也就是整数对。

2. 第二个步骤是创建一个邻接矩阵。对于每个整数对，我们需要在邻接矩阵中为相应的位置设置一个True值。

3. 接下来，我们需要搜索洞穴之间的路径。这可以通过广度优先搜索（BFS）算法完成。

4. 如果路径存在，则我们需要计算最小步数。这可以通过在BFS算法中保持深度的方式来完成。

5. 最后，我们需要将最小步数输出到控制台。

让我们看一下Python代码的实现：

from collections import deque

def bfs(graph, start_node, end_node):
    '''
    广度优先搜索
    '''
    queue = deque([(start_node, 0)]) # tuple格式: (node, depth)
    visited = set(start_node)
    
    while queue:
        node, depth = queue.popleft()
        if node == end_node:
            return depth
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append((neighbor, depth+1))
    return -1 

if __name__ == '__main__':
    n, m = map(int, input().split())
    graph = {i+1: [] for i in range(n)}
    
    for _ in range(m):
        x, y = map(int, input().split())
        graph[x].append(y)
        graph[y].append(x)
    
    start, end = map(int, input().split())
    print(bfs(graph, start, end))

这个函数包含一个广度优先搜索（BFS）算法，该算法从起点搜索到终点，并返回起点和终点之间的最短距离。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python解决数谷Hackerrank问题。Python是一种简单而优雅的编程语言，可以为编程人员提供非常好的编程体验。我们展示了Python是如何使用BFS算法来解决这个问题的。希望这篇文章有助于你提高你的编程技能，也希望你喜欢这篇文章！