题目描述
现给定一个正整数 n ,它表示一个 索引从 0 开始的无向带权连接图 的节点数,以及一个 索引从 0 开始的二维数组 edges
,其中 edges[i] = [ui, vi, wi]
表示节点 ui
和 vi
之间存在权重为 wi
的边。
还给定两个节点 s
和 d
,以及一个正整数 k
,你的任务是找到从 s 到 d 的 最短 路径,但你可以 最多 跨越 k
条边。换句话说,将 最多 k
条边的权重设为 0
,然后找到从 s
到 d
的 最短 路径。
返回满足给定条件的从 s
到 d
的 最短 路径的长度。
示例 1:
输入:n = 4, edges = [[0,1,4],[0,2,2],[2,3,6]], s = 1, d = 3, k = 2
输出:2
解释:在这个例子中,只有一条从节点1(绿色节点)到节点3(红色节点)的路径,即(1->0->2->3),其长度为4 + 2 + 6 = 12。现在我们可以将两条边的权重设为 0,即将蓝色边的权重设为 0,那么路径的长度就变为 0 + 2 + 0 = 2。可以证明 2 是我们在给定条件下能够达到的最小路径长度。
示例 2:
输入:n = 7, edges = [[3,1,9],[3,2,4],[4,0,9],[0,5,6],[3,6,2],[6,0,4],[1,2,4]], s = 4, d = 1, k = 2
输出:6
解释:在这个例子中,有两条从节点4(绿色节点)到节点1(红色节点)的路径,分别是(4->0->6->3->2->1)和(4->0->6->3->1)。第一条路径的长度为 9 + 4 + 2 + 4 + 4 = 23,第二条路径的长度为 9 + 4 + 2 + 9 = 24。现在,如果我们将蓝色边的权重设为 0,那么最短路径的长度就变为 0 + 4 + 2 + 0 = 6。可以证明 6 是我们在给定条件下能够达到的最小路径长度。
示例 3:
输入:n = 5, edges = [[0,4,2],[0,1,3],[0,2,1],[2,1,4],[1,3,4],[3,4,7]], s = 2, d = 3, k = 1
输出:3
解释:在这个例子中,从节点2(绿色节点)到节点3(红色节点)有4条路径,分别是(2->1->3)、(2->0->1->3)、(2->1->0->4->3)和(2->0->4->3)。前两条路径的长度为4 + 4 = 1 + 3 + 4 = 8,第三条路径的长度为4 + 3 + 2 + 7 = 16,最后一条路径的长度为1 + 2 + 7 = 10。现在,如果我们将蓝色边的权重设为 0,那么最短路径的长度就为1 + 2 + 0 = 3。可以证明在给定条件下,3 是我们能够达到的最小路径长度。
提示:
2 <= n <= 500
n - 1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2
edges[i].length = 3
0 <= edges[i][0], edges[i][1] <= n - 1
1 <= edges[i][2] <= 106
0 <= s, d, k <= n - 1
s != d
- 输入的生成确保图是 连通 的,并且没有 重复的边 或 自环。
解法
方法一:Dijkstra 算法
我们先根据给定的边构造出图 $g$,其中 $g[u]$ 表示节点 $u$ 的所有邻居节点以及对应的边权重。
然后我们使用 Dijkstra 算法求出从节点 $s$ 到节点 $d$ 的最短路径,但是在这里我们需要对 Dijkstra 算法进行一些修改:
- 我们需要记录每个节点 $u$ 到节点 $d$ 的最短路径长度,但是由于我们可以最多跨越 $k$ 条边,所以我们需要记录每个节点 $u$ 到节点 $d$ 的最短路径长度,以及跨越的边数 $t$,即 $dist[u][t]$ 表示从节点 $u$ 到节点 $d$ 的最短路径长度,且跨越的边数为 $t$。
- 我们需要使用优先队列来维护当前的最短路径,但是由于我们需要记录跨越的边数,所以我们需要使用三元组 $(dis, u, t)$ 来表示当前的最短路径,其中 $dis$ 表示当前的最短路径长度,而 $u$ 和 $t$ 分别表示当前的节点和跨越的边数。
最后我们只需要返回 $dist[d][0..k]$ 中的最小值即可。
时间复杂度 $O(n^2 \times \log n)$,空间复杂度 $O(n \times k)$。其中 $n$ 表示节点数,而 $k$ 表示最多跨越的边数。
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21 | class Solution:
def shortestPathWithHops(
self, n: int, edges: List[List[int]], s: int, d: int, k: int
) -> int:
g = [[] for _ in range(n)]
for u, v, w in edges:
g[u].append((v, w))
g[v].append((u, w))
dist = [[inf] * (k + 1) for _ in range(n)]
dist[s][0] = 0
pq = [(0, s, 0)]
while pq:
dis, u, t = heappop(pq)
for v, w in g[u]:
if t + 1 <= k and dist[v][t + 1] > dis:
dist[v][t + 1] = dis
heappush(pq, (dis, v, t + 1))
if dist[v][t] > dis + w:
dist[v][t] = dis + w
heappush(pq, (dis + w, v, t))
return int(min(dist[d]))
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39 | class Solution {
public int shortestPathWithHops(int n, int[][] edges, int s, int d, int k) {
List<int[]>[] g = new List[n];
Arrays.setAll(g, i -> new ArrayList<>());
for (int[] e : edges) {
int u = e[0], v = e[1], w = e[2];
g[u].add(new int[] {v, w});
g[v].add(new int[] {u, w});
}
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
pq.offer(new int[] {0, s, 0});
int[][] dist = new int[n][k + 1];
final int inf = 1 << 30;
for (int[] e : dist) {
Arrays.fill(e, inf);
}
dist[s][0] = 0;
while (!pq.isEmpty()) {
int[] p = pq.poll();
int dis = p[0], u = p[1], t = p[2];
for (int[] e : g[u]) {
int v = e[0], w = e[1];
if (t + 1 <= k && dist[v][t + 1] > dis) {
dist[v][t + 1] = dis;
pq.offer(new int[] {dis, v, t + 1});
}
if (dist[v][t] > dis + w) {
dist[v][t] = dis + w;
pq.offer(new int[] {dis + w, v, t});
}
}
}
int ans = inf;
for (int i = 0; i <= k; ++i) {
ans = Math.min(ans, dist[d][i]);
}
return ans;
}
}
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31 | class Solution {
public:
int shortestPathWithHops(int n, vector<vector<int>>& edges, int s, int d, int k) {
vector<pair<int, int>> g[n];
for (auto& e : edges) {
int u = e[0], v = e[1], w = e[2];
g[u].emplace_back(v, w);
g[v].emplace_back(u, w);
}
priority_queue<tuple<int, int, int>, vector<tuple<int, int, int>>, greater<tuple<int, int, int>>> pq;
pq.emplace(0, s, 0);
int dist[n][k + 1];
memset(dist, 0x3f, sizeof(dist));
dist[s][0] = 0;
while (!pq.empty()) {
auto [dis, u, t] = pq.top();
pq.pop();
for (auto [v, w] : g[u]) {
if (t + 1 <= k && dist[v][t + 1] > dis) {
dist[v][t + 1] = dis;
pq.emplace(dis, v, t + 1);
}
if (dist[v][t] > dis + w) {
dist[v][t] = dis + w;
pq.emplace(dis + w, v, t);
}
}
}
return *min_element(dist[d], dist[d] + k + 1);
}
};
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42 | func shortestPathWithHops(n int, edges [][]int, s int, d int, k int) int {
g := make([][][2]int, n)
for _, e := range edges {
u, v, w := e[0], e[1], e[2]
g[u] = append(g[u], [2]int{v, w})
g[v] = append(g[v], [2]int{u, w})
}
pq := hp{{0, s, 0}}
dist := make([][]int, n)
for i := range dist {
dist[i] = make([]int, k+1)
for j := range dist[i] {
dist[i][j] = math.MaxInt32
}
}
dist[s][0] = 0
for len(pq) > 0 {
p := heap.Pop(&pq).(tuple)
dis, u, t := p.dis, p.u, p.t
for _, e := range g[u] {
v, w := e[0], e[1]
if t+1 <= k && dist[v][t+1] > dis {
dist[v][t+1] = dis
heap.Push(&pq, tuple{dis, v, t + 1})
}
if dist[v][t] > dis+w {
dist[v][t] = dis + w
heap.Push(&pq, tuple{dis + w, v, t})
}
}
}
return slices.Min(dist[d])
}
type tuple struct{ dis, u, t int }
type hp []tuple
func (h hp) Len() int { return len(h) }
func (h hp) Less(i, j int) bool { return h[i].dis < h[j].dis }
func (h hp) Swap(i, j int) { h[i], h[j] = h[j], h[i] }
func (h *hp) Push(v any) { *h = append(*h, v.(tuple)) }
func (h *hp) Pop() any { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }
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