宫水三叶的刷题日记

V1

2022/11/10阅读:24主题:全栈蓝

864. 获取所有钥匙的最短路径 : 常规「BFS + 状态压缩」运用题

题目描述

这是 LeetCode 上的 864. 获取所有钥匙的最短路径 ,难度为 困难

Tag : 「BFS」、「状态压缩」

给定一个二维网格 grid ,其中:

  • '.' 代表一个空房间
  • '#' 代表一堵墙
  • '@' 是起点
  • 小写字母代表钥匙
  • 大写字母代表锁

我们从起点开始出发,一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走,也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙,我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙,否则无法通过锁。

假设 k 为 钥匙/锁 的个数,且满足  ,字母表中的前 k 个字母在网格中都有自己对应的一个小写和一个大写字母。换言之,每个锁有唯一对应的钥匙,每个钥匙也有唯一对应的锁。另外,代表钥匙和锁的字母互为大小写并按字母顺序排列。

返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。如果无法获取所有钥匙,返回 -1 。

示例 1:

输入:grid = ["@.a.#","###.#","b.A.B"]

输出:8

解释:目标是获得所有钥匙,而不是打开所有锁。

示例 2:

输入:grid = ["@..aA","..B#.","....b"]

输出:6

示例 3:

输入: grid = ["@Aa"]

输出: -1

提示:

  • grid[i][j] 只含有 '.','#''@''a'-'f' 以及 'A'-'F'
  • 钥匙的数目范围是 
  • 每个钥匙都对应一个 不同 的字母
  • 每个钥匙正好打开一个对应的锁

BFS + 状态压缩

一道常规的 BFS 运用题,只不过需要在 BFS 过程中记录收集到的钥匙状态。

利用「钥匙数量不超过 ,并按字母顺序排列」,我们可以使用一个 int 类型二进制数 state 来代指当前收集到钥匙情况:

  • state 的二进制中的第 位为 1,代表当前种类编号为 的钥匙 已被收集,后续移动若遇到对应的锁则 能通过
  • state 的二进制中的第 位为 0,代表当前种类编号为 的钥匙 未被收集,后续移动若遇到对应的锁则 无法通过

其中「钥匙种类编号」则按照小写字母先后顺序,从 开始进行划分对应:即字符为 a 的钥匙编号为 0,字符为 b 的钥匙编号为 1,字符为 c 的钥匙编号为 2 ...

当使用了这样的「状态压缩」技巧后,我们可以很方便通过「位运算」进行 钥匙检测更新钥匙收集状态

  • 钥匙检测:(state >> k) & 1,若返回 1 说明第 位为 1,当前持有种类编号为 k 的钥匙
  • 更新钥匙收集状态:state |= 1 << k,将 state 的第 位设置为 1,代表当前新收集到种类编号为 k 的钥匙

搞明白如何记录当前收集到的钥匙状态后,剩下的则是常规 BFS 过程:

  1. 起始遍历一次棋盘,找到起点位置,并将其进行入队,队列维护的是 三元组状态(其中 代表当前所在的棋盘位置, 代表当前的钥匙收集情况) 同时统计整个棋盘所包含的钥匙数量 cnt,并使用 数组/哈希表 记录到达每个状态所需要消耗的最小步数 step

  2. 进行四联通方向的 BFS,转移过程中需要注意「遇到锁时,必须有对应钥匙才能通过」&「遇到钥匙时,需要更新对应的 state 再进行入队」

  3. BFS 过程中遇到 state = (1 << cnt) - 1 时,代表所有钥匙均被收集完成,可结束搜索

Java 代码:

class Solution {
    static int N = 35, K = 10, INF = 0x3f3f3f3f;
    static int[][][] dist = new int[N][N][1 << K];
    static int[][] dirs = new int[][]{{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
    public int shortestPathAllKeys(String[] g) {
        int n = g.length, m = g[0].length(), cnt = 0;
        Deque<int[]> d = new ArrayDeque<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                Arrays.fill(dist[i][j], INF);
                char c = g[i].charAt(j);
                if (c == '@') {
                    d.addLast(new int[]{i, j, 0});
                    dist[i][j][0] = 0;
                } else if (c >= 'a' && c <= 'z') cnt++;
            }
        }
        while (!d.isEmpty()) {
            int[] info = d.pollFirst();
            int x = info[0], y = info[1], cur = info[2], step = dist[x][y][cur];
            for (int[] di : dirs) {
                int nx = x + di[0], ny = y + di[1];
                if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue;
                char c = g[nx].charAt(ny);
                if (c == '#'continue;
                if ((c >= 'A' && c <= 'Z') && (cur >> (c - 'A') & 1) == 0continue;
                int ncur = cur;
                if (c >= 'a' && c <= 'z') ncur |= 1 << (c - 'a');
                if (ncur == (1 << cnt) - 1return step + 1;
                if (step + 1 >= dist[nx][ny][ncur]) continue;
                dist[nx][ny][ncur] = step + 1;
                d.addLast(new int[]{nx, ny, ncur});
            }
        }
        return -1;
    }
}

TypeScript 代码:

function shortestPathAllKeys(g: string[]): number {
    const dirs = [[1,0],[-1,0],[0,1],[0,-1]]
    let n = g.length, m = g[0].length, cnt = 0
    const dist = new Array<Array<Array<number>>>()
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        dist[i] = new Array<Array<number>>(m)
        for (let j = 0; j < m; j++) {
            dist[i][j] = new Array<number>(1 << 10).fill(0x3f3f3f3f)
        }
    }
    const d = []
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        for (let j = 0; j < m; j++) {
            if (g[i][j] == '@') {
                d.push([i, j, 0]); dist[i][j][0] = 0
            } else if (g[i][j] >= 'a' && g[i][j] <= 'z') cnt++
        }
    }
    while (d.length > 0) {
        const info = d.shift()
        const x = info[0], y = info[1], cur = info[2], step = dist[x][y][cur]
        for (const di of dirs) {
            const nx = x + di[0], ny = y + di[1]
            if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue
            const c = g[nx][ny]
            if (c == '#'continue
            if ('A' <= c && c <= 'Z' && ((cur >> (c.charCodeAt(0) - 'A'.charCodeAt(0)) & 1) == 0)) continue
            let ncur = cur
            if ('a' <= c && c <= 'z') ncur |= 1 << (c.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0))
            if (ncur == (1 << cnt) - 1return step + 1
            if (step + 1 >= dist[nx][ny][ncur]) continue
            d.push([nx, ny, ncur])
            dist[nx][ny][ncur] = step + 1
        }
    }
    return -1
}

Python3 代码:

class Solution:
    def shortestPathAllKeys(self, g: List[str]) -> int:
        dirs = [[0,1], [0,-1], [1,0], [-1,0]]
        n, m, cnt = len(g), len(g[0]), 0
        dist = defaultdict(lambda : 0x3f3f3f3f)
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                c = g[i][j]
                if c == '@':
                    d = deque([(i, j, 0)])
                    dist[(i, j, 0)] = 0
                elif 'a' <= c <= 'z':
                    cnt += 1
        while d:
            x, y, cur = d.popleft()
            step = dist[(x, y, cur)]
            for di in dirs:
                nx, ny = x + di[0], y + di[1]
                if nx < 0 or nx >= n or ny < 0 or ny >= m:
                    continue
                c = g[nx][ny]
                if c == '#':
                    continue
                if 'A' <= c <= 'Z' and (cur >> (ord(c) - ord('A')) & 1) == 0:
                    continue
                ncur = cur
                if 'a' <= c <= 'z':
                    ncur |= (1 << (ord(c) - ord('a')))
                if ncur == (1 << cnt) - 1:
                    return step + 1
                if step + 1 >= dist[(nx, ny, ncur)]:
                    continue
                dist[(nx, ny, ncur)] = step + 1
                d.append((nx, ny, ncur))
        return -1
  • 时间复杂度:
  • 空间复杂度:

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.864 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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