結果
問題 |
No.330 Eigenvalue Decomposition
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ユーザー |
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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
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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 |
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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)