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3243. 新增道路查询后的最短距离 I

题目描述

给你一个整数 n 和一个二维整数数组 queries

n 个城市,编号从 0n - 1。初始时,每个城市 i 都有一条单向道路通往城市 i + 10 <= i < n - 1)。

queries[i] = [ui, vi] 表示新建一条从城市 ui 到城市 vi单向道路。每次查询后,你需要找到从城市 0 到城市 n - 1最短路径长度

返回一个数组 answer,对于范围 [0, queries.length - 1] 中的每个 ianswer[i] 是处理完 i + 1 个查询后,从城市 0 到城市 n - 1 的最短路径的长度

 

示例 1:

输入: n = 5, queries = [[2, 4], [0, 2], [0, 4]]

输出: [3, 2, 1]

解释:

新增一条从 2 到 4 的道路后,从 0 到 4 的最短路径长度为 3。

新增一条从 0 到 2 的道路后,从 0 到 4 的最短路径长度为 2。

新增一条从 0 到 4 的道路后,从 0 到 4 的最短路径长度为 1。

示例 2:

输入: n = 4, queries = [[0, 3], [0, 2]]

输出: [1, 1]

解释:

新增一条从 0 到 3 的道路后,从 0 到 3 的最短路径长度为 1。

新增一条从 0 到 2 的道路后,从 0 到 3 的最短路径长度仍为 1。

 

提示:

  • 3 <= n <= 500
  • 1 <= queries.length <= 500
  • queries[i].length == 2
  • 0 <= queries[i][0] < queries[i][1] < n
  • 1 < queries[i][1] - queries[i][0]
  • 查询中没有重复的道路。

解法

方法一:BFS

我们先建立一个有向图 $\textit{g}$,其中 $\textit{g}[i]$ 表示从城市 $i$ 出发可以到达的城市列表,初始时,每个城市 $i$ 都有一条单向道路通往城市 $i + 1$。

然后,我们对每个查询 $[u, v]$,将 $v$ 添加到 $u$ 的可达城市列表中,然后使用 BFS 求出从城市 $0$ 到城市 $n - 1$ 的最短路径长度,将结果添加到答案数组中。

最后返回答案数组即可。

时间复杂度 $O(q \times (n + q))$,空间复杂度 $O(n + q)$。其中 $n$ 和 $q$ 分别为城市数量和查询数量。

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class Solution:
    def shortestDistanceAfterQueries(
        self, n: int, queries: List[List[int]]
    ) -> List[int]:
        def bfs(i: int) -> int:
            q = deque([i])
            vis = [False] * n
            vis[i] = True
            d = 0
            while 1:
                for _ in range(len(q)):
                    u = q.popleft()
                    if u == n - 1:
                        return d
                    for v in g[u]:
                        if not vis[v]:
                            vis[v] = True
                            q.append(v)
                d += 1

        g = [[i + 1] for i in range(n - 1)]
        ans = []
        for u, v in queries:
            g[u].append(v)
            ans.append(bfs(0))
        return ans
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class Solution {
    private List<Integer>[] g;
    private int n;

    public int[] shortestDistanceAfterQueries(int n, int[][] queries) {
        this.n = n;
        g = new List[n];
        Arrays.setAll(g, i -> new ArrayList<>());
        for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
            g[i].add(i + 1);
        }
        int m = queries.length;
        int[] ans = new int[m];
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            int u = queries[i][0], v = queries[i][1];
            g[u].add(v);
            ans[i] = bfs(0);
        }
        return ans;
    }

    private int bfs(int i) {
        Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();
        q.offer(i);
        boolean[] vis = new boolean[n];
        vis[i] = true;
        for (int d = 0;; ++d) {
            for (int k = q.size(); k > 0; --k) {
                int u = q.poll();
                if (u == n - 1) {
                    return d;
                }
                for (int v : g[u]) {
                    if (!vis[v]) {
                        vis[v] = true;
                        q.offer(v);
                    }
                }
            }
        }
    }
}
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class Solution {
public:
    vector<int> shortestDistanceAfterQueries(int n, vector<vector<int>>& queries) {
        vector<int> g[n];
        for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
            g[i].push_back(i + 1);
        }
        auto bfs = [&](int i) -> int {
            queue<int> q{{i}};
            vector<bool> vis(n);
            vis[i] = true;
            for (int d = 0;; ++d) {
                for (int k = q.size(); k; --k) {
                    int u = q.front();
                    q.pop();
                    if (u == n - 1) {
                        return d;
                    }
                    for (int v : g[u]) {
                        if (!vis[v]) {
                            vis[v] = true;
                            q.push(v);
                        }
                    }
                }
            }
        };
        vector<int> ans;
        for (const auto& q : queries) {
            g[q[0]].push_back(q[1]);
            ans.push_back(bfs(0));
        }
        return ans;
    }
};
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func shortestDistanceAfterQueries(n int, queries [][]int) []int {
    g := make([][]int, n)
    for i := range g {
        g[i] = append(g[i], i+1)
    }
    bfs := func(i int) int {
        q := []int{i}
        vis := make([]bool, n)
        vis[i] = true
        for d := 0; ; d++ {
            for k := len(q); k > 0; k-- {
                u := q[0]
                if u == n-1 {
                    return d
                }
                q = q[1:]
                for _, v := range g[u] {
                    if !vis[v] {
                        vis[v] = true
                        q = append(q, v)
                    }
                }
            }
        }
    }
    ans := make([]int, len(queries))
    for i, q := range queries {
        g[q[0]] = append(g[q[0]], q[1])
        ans[i] = bfs(0)
    }
    return ans
}
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function shortestDistanceAfterQueries(n: number, queries: number[][]): number[] {
    const g: number[][] = Array.from({ length: n }, () => []);
    for (let i = 0; i < n - 1; ++i) {
        g[i].push(i + 1);
    }
    const bfs = (i: number): number => {
        const q: number[] = [i];
        const vis: boolean[] = Array(n).fill(false);
        vis[i] = true;
        for (let d = 0; ; ++d) {
            const nq: number[] = [];
            for (const u of q) {
                if (u === n - 1) {
                    return d;
                }
                for (const v of g[u]) {
                    if (!vis[v]) {
                        vis[v] = true;
                        nq.push(v);
                    }
                }
            }
            q.splice(0, q.length, ...nq);
        }
    };
    const ans: number[] = [];
    for (const [u, v] of queries) {
        g[u].push(v);
        ans.push(bfs(0));
    }
    return ans;
}

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