题目描述
给你一个二维数组 edges
表示一个 n
个点的无向图,其中 edges[i] = [ui, vi, lengthi]
表示节点 ui
和节点 vi
之间有一条需要 lengthi
单位时间通过的无向边。
同时给你一个数组 disappear
,其中 disappear[i]
表示节点 i
从图中消失的时间点,在那一刻及以后,你无法再访问这个节点。
注意,图有可能一开始是不连通的,两个节点之间也可能有多条边。
请你返回数组 answer
,answer[i]
表示从节点 0
到节点 i
需要的 最少 单位时间。如果从节点 0
出发 无法 到达节点 i
,那么 answer[i]
为 -1
。
示例 1:
输入:n = 3, edges = [[0,1,2],[1,2,1],[0,2,4]], disappear = [1,1,5]
输出:[0,-1,4]
解释:
我们从节点 0 出发,目的是用最少的时间在其他节点消失之前到达它们。
- 对于节点 0 ,我们不需要任何时间,因为它就是我们的起点。
- 对于节点 1 ,我们需要至少 2 单位时间,通过
edges[0]
到达。但当我们到达的时候,它已经消失了,所以我们无法到达它。
- 对于节点 2 ,我们需要至少 4 单位时间,通过
edges[2]
到达。
示例 2:
输入:n = 3, edges = [[0,1,2],[1,2,1],[0,2,4]], disappear = [1,3,5]
输出:[0,2,3]
解释:
我们从节点 0 出发,目的是用最少的时间在其他节点消失之前到达它们。
- 对于节点 0 ,我们不需要任何时间,因为它就是我们的起点。
- 对于节点 1 ,我们需要至少 2 单位时间,通过
edges[0]
到达。
- 对于节点 2 ,我们需要至少 3 单位时间,通过
edges[0]
和 edges[1]
到达。
示例 3:
输入:n = 2, edges = [[0,1,1]], disappear = [1,1]
输出:[0,-1]
解释:
当我们到达节点 1 的时候,它恰好消失,所以我们无法到达节点 1 。
提示:
1 <= n <= 5 * 104
0 <= edges.length <= 105
edges[i] == [ui, vi, lengthi]
0 <= ui, vi <= n - 1
1 <= lengthi <= 105
disappear.length == n
1 <= disappear[i] <= 105
解法
方法一:堆优化的 Dijkstra
我们先创建一个邻接表 $\textit{g}$,用于存储图的边。然后创建一个数组 $\textit{dist}$,用于存储从节点 $0$ 到其他节点的最短距离。初始化 $\textit{dist}[0] = 0$,其余节点的距离初始化为无穷大。
然后,我们使用 Dijkstra 算法计算从节点 $0$ 到其他节点的最短距离。具体步骤如下:
- 创建一个优先队列 $\textit{pq}$,用于存储节点的距离和节点编号,初始时将节点 $0$ 加入队列,距离为 $0$。
- 从队列中取出一个节点 $u$,如果 $u$ 的距离 $du$ 大于 $\textit{dist}[u]$,说明 $u$ 已经被更新过了,直接跳过。
- 遍历节点 $u$ 的所有邻居节点 $v$,如果 $\textit{dist}[v] > \textit{dist}[u] + w$ 且 $\textit{dist}[u] + w < \textit{disappear}[v]$,则更新 $\textit{dist}[v] = \textit{dist}[u] + w$,并将节点 $v$ 加入队列。
- 重复步骤 2 和步骤 3,直到队列为空。
最后,我们遍历 $\textit{dist}$ 数组,如果 $\textit{dist}[i] < \textit{disappear}[i]$,则 $\textit{answer}[i] = \textit{dist}[i]$,否则 $\textit{answer}[i] = -1$。
时间复杂度 $O(m \times \log m)$,空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 是边的数量。
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20 | class Solution:
def minimumTime(
self, n: int, edges: List[List[int]], disappear: List[int]
) -> List[int]:
g = defaultdict(list)
for u, v, w in edges:
g[u].append((v, w))
g[v].append((u, w))
dist = [inf] * n
dist[0] = 0
pq = [(0, 0)]
while pq:
du, u = heappop(pq)
if du > dist[u]:
continue
for v, w in g[u]:
if dist[v] > dist[u] + w and dist[u] + w < disappear[v]:
dist[v] = dist[u] + w
heappush(pq, (dist[v], v))
return [a if a < b else -1 for a, b in zip(dist, disappear)]
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35 | class Solution {
public int[] minimumTime(int n, int[][] edges, int[] disappear) {
List<int[]>[] g = new List[n];
Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());
for (var 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});
}
int[] dist = new int[n];
Arrays.fill(dist, 1 << 30);
dist[0] = 0;
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
pq.offer(new int[] {0, 0});
while (!pq.isEmpty()) {
var e = pq.poll();
int du = e[0], u = e[1];
if (du > dist[u]) {
continue;
}
for (var nxt : g[u]) {
int v = nxt[0], w = nxt[1];
if (dist[v] > dist[u] + w && dist[u] + w < disappear[v]) {
dist[v] = dist[u] + w;
pq.offer(new int[] {dist[v], v});
}
}
}
int[] ans = new int[n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
ans[i] = dist[i] < disappear[i] ? dist[i] : -1;
}
return ans;
}
}
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41 | class Solution {
public:
vector<int> minimumTime(int n, vector<vector<int>>& edges, vector<int>& disappear) {
vector<vector<pair<int, int>>> g(n);
for (const auto& e : edges) {
int u = e[0], v = e[1], w = e[2];
g[u].push_back({v, w});
g[v].push_back({u, w});
}
vector<int> dist(n, 1 << 30);
dist[0] = 0;
using pii = pair<int, int>;
priority_queue<pii, vector<pii>, greater<pii>> pq;
pq.push({0, 0});
while (!pq.empty()) {
auto [du, u] = pq.top();
pq.pop();
if (du > dist[u]) {
continue;
}
for (auto [v, w] : g[u]) {
if (dist[v] > dist[u] + w && dist[u] + w < disappear[v]) {
dist[v] = dist[u] + w;
pq.push({dist[v], v});
}
}
}
vector<int> ans(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
ans[i] = dist[i] < disappear[i] ? dist[i] : -1;
}
return ans;
}
};
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53 | func minimumTime(n int, edges [][]int, disappear []int) []int {
g := make([][]pair, n)
for _, e := range edges {
u, v, w := e[0], e[1], e[2]
g[u] = append(g[u], pair{v, w})
g[v] = append(g[v], pair{u, w})
}
dist := make([]int, n)
for i := range dist {
dist[i] = 1 << 30
}
dist[0] = 0
pq := hp{{0, 0}}
for len(pq) > 0 {
du, u := pq[0].dis, pq[0].u
heap.Pop(&pq)
if du > dist[u] {
continue
}
for _, nxt := range g[u] {
v, w := nxt.dis, nxt.u
if dist[v] > dist[u]+w && dist[u]+w < disappear[v] {
dist[v] = dist[u] + w
heap.Push(&pq, pair{dist[v], v})
}
}
}
ans := make([]int, n)
for i := 0; i < n; i++ {
if dist[i] < disappear[i] {
ans[i] = dist[i]
} else {
ans[i] = -1
}
}
return ans
}
type pair struct{ dis, u int }
type hp []pair
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.(pair)) }
func (h *hp) Pop() any { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }
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26 | function minimumTime(n: number, edges: number[][], disappear: number[]): number[] {
const g: [number, number][][] = Array.from({ length: n }, () => []);
for (const [u, v, w] of edges) {
g[u].push([v, w]);
g[v].push([u, w]);
}
const dist = Array.from({ length: n }, () => Infinity);
dist[0] = 0;
const pq = new PriorityQueue({
compare: (a, b) => (a[0] === b[0] ? a[1] - b[1] : a[0] - b[0]),
});
pq.enqueue([0, 0]);
while (pq.size() > 0) {
const [du, u] = pq.dequeue()!;
if (du > dist[u]) {
continue;
}
for (const [v, w] of g[u]) {
if (dist[v] > dist[u] + w && dist[u] + w < disappear[v]) {
dist[v] = dist[u] + w;
pq.enqueue([dist[v], v]);
}
}
}
return dist.map((a, i) => (a < disappear[i] ? a : -1));
}
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