宫水三叶的刷题日记

V1

2023/01/13阅读:10主题:全栈蓝

【面试高频题】难度 3.5/5,综合最短路的 DP 问题

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  个路口组成,路口编号为   到   ,某些路口之间有 双向 道路。输入保证你可以从任意路口出发到达其他任意路口,且任意两个路口之间最多有一条路。

给你一个整数 n 和二维整数数组 roads,其中   表示在路口   和   之间有一条需要花费   时间才能通过的道路。你想知道花费 最少时间 从路口   出发到达路口   的方案数。

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   取余 后返回。

示例 1:

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:

  • roads.length
  • 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 roadsrs,令点数为 n,边数为 m

边数与点数不在一个数量级上( ),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 号点到其他点的最短路,记为 dist 数组, 代表以 号点为起点到到 点的最短路径为

当我们预处理出 点到其他点的最短距离后,考虑如何统计从 点到 点,且路径和为 的方案数。

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 号点,z 号点),其为合法路径,意味着从 az 的路径和为 。若我们在经过某个途经点,假设为 k 时,所途径的路径总和 不是 的话,意味着我们可以调整从 ak 的路径,使其变为 ,而后续路径不变(从 kz 的路径不变)来得到一条路径和比 要小的从 az 的路径,这与 为从 az 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 与点 权重为 的无向边,我们根据 三者关系建立有向边,并统计入度:

  • 若有 ,在新图上增加从 的权重为 的有向边,同时 入度加一;
  • 若有 ,在新图上增加从 的权重为 的有向边,同时 入度加一。

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 为从 到达 点的方案数, 为答案,同时我们有显而易见的初始化条件

不失一般性考虑 如何计算,若我们存在一条从 的出边,并且 已确定更新完成(通过判断 的入度是为 得知,入度为 意味着已经没有其他状态可以更新 ),我们可以用 来更新 ,即有 ,含义将到达 的路径数累加到到达 的路径数中,同时更新 的入度。

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] == 0continue;
                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] == 0continue;
                dist[j] = Math.min(dist[j], dist[t] + g[t][j]);
            }
        }
    }
}
  • 时间复杂度:首次建图复杂度为 ;Dijkstra 求最短路复杂度为 ;再次建图复杂度为 ,跑拓扑排序统计方案数复杂度为 。整体复杂度为
  • 空间复杂度:

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:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

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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