結果
| 問題 | No.330 Eigenvalue Decomposition |
| コンテスト | |
| ユーザー |
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| 提出日時 | 2022-04-05 16:59:52 |
| 言語 | Python3 (3.14.3 + numpy 2.4.4 + scipy 1.17.1) |
| 結果 |
MLE
|
| 実行時間 | - |
| コード長 | 447 bytes |
| 記録 | |
| コンパイル時間 | 799 ms |
| コンパイル使用メモリ | 20,828 KB |
| 実行使用メモリ | 1,322,272 KB |
| 最終ジャッジ日時 | 2026-05-21 04:56:42 |
| 合計ジャッジ時間 | 10,739 ms |
|
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge2_0 / judge1_0 |
(要ログイン)
| ファイルパターン | 結果 |
|---|---|
| sample | -- * 5 |
| other | MLE * 2 -- * 29 |
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)