結果
| 問題 |
No.330 Eigenvalue Decomposition
|
| コンテスト | |
| ユーザー |
|
| 提出日時 | 2022-04-05 16:59:52 |
| 言語 | Python3 (3.13.1 + numpy 2.2.1 + scipy 1.14.1) |
| 結果 |
MLE
|
| 実行時間 | - |
| コード長 | 447 bytes |
| コンパイル時間 | 468 ms |
| コンパイル使用メモリ | 12,544 KB |
| 実行使用メモリ | 1,654,052 KB |
| 最終ジャッジ日時 | 2024-11-26 20:28:47 |
| 合計ジャッジ時間 | 85,937 ms |
|
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge2 / judge3 |
(要ログイン)
| ファイルパターン | 結果 |
|---|---|
| sample | AC * 5 |
| other | AC * 17 TLE * 2 MLE * 12 |
ソースコード
import numpy as np
from scipy.sparse.csgraph import connected_components
from scipy.sparse import csr_matrix
n, m = map(int, input().split())
graph = [[0]*n for _ in range(n)]
for _ in range(m):
a, b,c = map(int, input().split())
graph[a-1][b-1] = 1
graph[b-1][a-1] = 1 # 有向グラフなら消す# [[0, 1, 1, 0, 1], ..., [1, 0, 1, 1, 0]]
a = np.array(graph)
# <class 'numpy.ndarray'>
n, labels = connected_components(a)
print(n)