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【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题

时间:2023-01-27 20:34:02浏览次数:48  
标签:info dist int 短路 路径 路口 3.5 复杂度 DP

题目描述

这是 LeetCode 上的 ​​1976. 到达目的地的方案数​​ ,难度为 中等

Tag : 「最短路」、「拓扑排序」、「动态规划」

你在一个城市里,城市由 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_后端 个路口组成,路口编号为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 到 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_03

给你一个整数 ​​n​​​ 和二维整数数组 ​​roads​​​,其中 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_04 表示在路口 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_后端_05 和 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_06 之间有一条需要花费 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_07 时间才能通过的道路。你想知道花费 最少时间 从路口 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 出发到达路口 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_03

请返回花费 最少时间 到达目的地的 路径数目 。由于答案可能很大,将结果对 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_10

示例 1:

【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_11

输入:n = 7, roads = [[0,6,7],[0,1,2],[1,2,3],[1,3,3],[6,3,3],[3,5,1],[6,5,1],[2,5,1],[0,4,5],[4,6,2]]

输出:4

解释:从路口 0 出发到路口 6 花费的最少时间是 7 分钟。
四条花费 7 分钟的路径分别为:
- 0 ➝ 6
- 0 ➝ 4 ➝ 6
- 0 ➝ 1 ➝ 2 ➝ 5 ➝ 6
- 0 ➝ 1 ➝ 3 ➝ 5 ➝ 6

示例 2:

输入:n = 2, roads = [[1,0,10]]

输出:1

解释:只有一条从路口 0 到路口 1 的路,花费 10 分钟。

提示:

  • 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_12
  • 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_13 roads.length 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_14
  • 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_15
  • 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_16
  • 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_17
  • 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_18
  • 任意两个路口之间至多有一条路。
  • 从任意路口出发,你能够到达其他任意路口。

Dijkstra + 拓扑排序 + DP

为了方便,我们记 ​​roads​​​ 为 ​​rs​​​,令点数为 ​​n​​​,边数为 ​​m​​。

边数与点数不在一个数量级上(【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_19),属于「稠密图」,我们可以使用「邻接矩阵」进行存图,同时使用朴素 ​​​Dijkstra​​​ 求解从 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 号点到其他点的最短路,记为 ​​​dist​​​ 数组,【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_21 代表以 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 号点为起点到到 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_23 点的最短路径为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_24

当我们预处理出 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 点到其他点的最短距离后,考虑如何统计从 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 点到 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_03 点,且路径和为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_28

一个容易想到的性质:在任意的合法方案中,途径的该路径中的每个点时,都是以最短路径的方式到达的。

使用「反证法」证明该性质的正确性:假设其中一条合法路径为 ​​a -> ... -> k -> ... -> z​​​(其中 ​​a​​​ 为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 号点,​​​z​​​ 为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_03 号点),其为合法路径,意味着从 ​​​a​​​ 到 ​​z​​​ 的路径和为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_28。若我们在经过某个途经点,假设为 ​​​k​​​ 时,所途径的路径总和 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_24 不是 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_33 的话,意味着我们可以调整从 ​​​a​​​ 到 ​​k​​​ 的路径,使其变为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_33,而后续路径不变(从 ​​​k​​​ 到 ​​z​​​ 的路径不变)来得到一条路径和比 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_28 要小的从 ​​​a​​​ 到 ​​z​​​ 的路径,这与 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_28 为从 ​​​a​​​ 到 ​​z​​ 的最短路冲突。

至此,我们证明了「在任意的合法方案中,途径的该路径中的每个点时,都是以最短路径的方式到达的」这一性质。

利用该性质,我们可以对图进行「重建」,对于原图中点 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_37 与点 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_38 权重为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_39 的无向边,我们根据 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_后端_40【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_41【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_39

  • 若有 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_43,在新图上增加从 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_37【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_38 的权重为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_39 的有向边,同时 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_38
  • 若有 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_48,在新图上增加从 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_38【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_37 的权重为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_39 的有向边,同时 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_37

构建新图的目的是能够在跑「拓扑排序」过程中进行 ​​DP​​,统计方案数。

定义 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_53 为从 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 到达 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_23 点的方案数,【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_56 为答案,同时我们有显而易见的初始化条件 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_57

不失一般性考虑 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_53 如何计算,若我们存在一条从 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_23【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_60 的出边,并且 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_53 已确定更新完成(通过判断 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_23 的入度是为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 得知,入度为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_02 意味着已经没有其他状态可以更新 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_53),我们可以用 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_算法_53 来更新 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_67,即有 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_Java_68,含义将到达 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_复杂度_23 的路径数累加到到达 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_60 的路径数中,同时更新 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_60

代码:

class Solution {
int N = 210, MOD = (int)1e9+7;
long INF = (long)1e12;
int[][] g = new int[N][N];
int[] in = new int[N];
long[] dist = new long[N];
boolean[] vis = new boolean[N];
int n;
public int countPaths(int _n, int[][] rs) {
n = _n;
for (int[] info : rs) {
int a = info[0], b = info[1], c = info[2];
g[a][b] = g[b][a] = c;
}
// 朴素 Dijkstra 求解从 0 点到其他点的最短路
dijkstra();
// 利用最短路重新建图,并统计入度
for (int[] info : rs) {
int a = info[0], b = info[1], c = info[2];
g[a][b] = g[b][a] = 0;
if (dist[a] + c == dist[b]) {
g[a][b] = c; in[b]++;
} else if (dist[b] + c == dist[a]) {
g[b][a] = c; in[a]++;
}
}
// 跑拓扑排序统计方案数
Deque<Integer> d = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (in[i] == 0) d.addLast(i);
}
int[] f = new int[n];
f[0] = 1;
while (!d.isEmpty()) {
int x = d.pollFirst();
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (g[x][i] == 0) continue;
f[i] += f[x];
f[i] %= MOD;
if (--in[i] == 0) d.addLast(i);
}
}
return f[n - 1];
}
void dijkstra() {
Arrays.fill(dist, INF);
dist[0] = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int t = -1;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!vis[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t])) t = j;
}
vis[t] = true;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (g[t][j] == 0) continue;
dist[j] = Math.min(dist[j], dist[t] + g[t][j]);
}
}
}
}
  • 时间复杂度:首次建图复杂度为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_72;Dijkstra 求最短路复杂度为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_73;再次建图复杂度为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_72,跑拓扑排序统计方案数复杂度为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_后端_75。整体复杂度为 【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_76
  • 空间复杂度:【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题_最短路_73

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 ​​No.1976​​ 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:​​github.com/SharingSour…​​ 。

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

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