【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)

文章目录

  • 前言
    • 那么什么是单源最短路 / 多源最短路呢?
    • 如何解决此类题?
      • 解法一
      • 解法二
        • 对于解法二,如何编写代码?
  • 算法题
    • 542.01矩阵
    • 1020.飞地的数量
    • 1765.地图中的最高点
    • 1162.地图分析

前言

此前我们对 单源最短路 问题进行的讲解:

使用bfs算法解决单源最短路问题


那么什么是单源最短路 / 多源最短路呢?

画图来说,单源最短路问题即为:

在这里插入图片描述

而对于多源最短路问题:

在这里插入图片描述


如何解决此类题?

自然是 利用BFS算法解决,下面提出解法:

解法一

在这里插入图片描述

解法二

在这里插入图片描述
当我们将所有的源点作为一个源点来进行解题时,问题又变成了单源最短路问题,而为什么可以认为这种解法是正确的呢?

  • 感性的理解 :对于上图的ABC三点,显然A点到目标点的距离更远,当我们将其作为一个点时,A点就会被直接排除,此时该特殊源点实际上就是最近的源点的合并。

对于解法二,如何编写代码?

我们对于 单源最短路 问题的bfs解法为:

  • 将起始点加入到队列中,再进行一层一层的扩展

自然,对于 多源最短路 的bfs解法为:

  • 将所有的起始点加入到队列中,再进行一层一层的扩展

在这里插入图片描述

算法题

542.01矩阵

在这里插入图片描述

思路

  • 题意分析:题目要求返回一个数组,该数组的每一位都是矩阵中当前位置到最近的0的距离。这个数组我们叫做dist数组,下面多道题都会用上,
  • 解法一 对每个位置都进行扩展
    在这里插入图片描述
  • 解法二: bfs + 正难则反 + dist数组
    • 正难则反:将思维逆转!我们以0作为起点,对矩阵进行扩容
    • dist数组:也是结果数组,开始初始化为-1,对于dist[i][j]:
      • dist[i][j] == -1:未被检索过
      • dist[i][j] != -1:该位置到0的最短距离
    1. 将矩阵的所有起始点0的位置加入矩阵
    2. 根据下图的思路,每次对队列中的元素进行扩展
      在这里插入图片描述

代码

class Solution {
public:int dx[4] = {0, 0, -1, 1};int dy[4] = {-1, 1, 0 ,0};vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& mat) {int m = mat.size(), n = mat[0].size();vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, -1)); // 将dist数组元素初始化为-1(未检索的状态)queue<pair<int, int>> q;// 正难则反:以矩阵中的0作为起点进行扩展// 将所有起始点入队for(int i = 0; i < m; ++i)for(int j = 0; j < n; ++j)if(mat[i][j] == 0){q.push({i, j});dist[i][j] = 0;}// 对队列中的元素进行拓展while(q.size()){auto [a, b] = q.front();    q.pop();for(int i = 0; i < 4; ++i){int x = dx[i] + a, y = dy[i] + b;if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && dist[x][y] == -1){dist[x][y] = dist[a][b] + 1;q.push({x, y});}}}return dist;}
};

1020.飞地的数量

在这里插入图片描述

思路

  • 题意分析:题目要求返回无法离开水域的陆地单元格个数,即在边界内且被水域完全包裹的单元格。
  • 解法 bfs + 正难则反
    • 正难则反:我们以四边的1为起点,向内扩展
    • 多源bfs:将四边的1作为起点入队,将相连接的陆地单元格标记
    • 最后遍历visited数组,统计结果

代码

class Solution {
public:int dx[4] = {0, 0, -1, 1};int dy[4] = {-1, 1, 0, 0};int numEnclaves(vector<vector<int>>& grid) {int m = grid.size(), n = grid[0].size();// 将visited数组元素初始化为0vector<vector<bool>> visited(m, vector<bool>(n, false));queue<pair<int, int>> q;// 正难则反:以边界的1为起始点,进行bfs// 1. 找到边界1,并扩展for(int i = 0; i < m; ++i)for(int j = 0; j < n; ++j)if(((i == 0 || i == m-1) || (j == 0 || j == n-1)) && grid[i][j] == 1){q.push({i, j});visited[i][j] = true;}// 2. 多源bfswhile(q.size()){auto [a, b] = q.front(); q.pop();for(int i = 0; i < 4; ++i){int x = a + dx[i], y = b + dy[i];if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && !visited[x][y] && grid[x][y]){q.push({x, y});visited[x][y] = true;}}}// 3. 提取结果int ret = 0;for(int i = 0; i < m; ++i)for(int j = 0; j < n; ++j)if(!visited[i][j] && grid[i][j])++ret;return ret;}
};

1765.地图中的最高点

在这里插入图片描述

思路

  • 题意分析:题目给出一个矩阵,1为水域,0为陆地,要求我们自行安排陆地高度,使矩阵的最高高度最大(相邻单元格高度差 <= 1)
  • 解法 bfs + dist数组
  • 思路
    1. 首先创建dist数组,原理与第一题01矩阵一样,将矩阵中所有水域的位置在dist中初始化为0,并插入到队列中。
    2. 由于要求矩阵的最高高度最大,我们在设计高度时自然要将高度差都设为最大值,即1
    3. 随后进行多源bfs的操作,综上我们发现,这道题理清思路后,代码方面和“01矩阵”完全一致

代码

class Solution {
public:int dx[4] = {0, 0, -1, 1};int dy[4] = {-1, 1, 0, 0};vector<vector<int>> highestPeak(vector<vector<int>>& isWater) {// 思路同 “10矩阵”int m = isWater.size(), n = isWater[0].size();vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, -1));queue<pair<int, int>> q;// 1.对水域进行扩展for(int i = 0; i < m; ++i)for(int j = 0; j < n; ++j)if(isWater[i][j] == 1) // 1是水域{q.push({i, j});dist[i][j] = 0;}// 2.while(q.size()){auto [a, b] = q.front();    q.pop();for(int i = 0; i < 4; ++i){int x = a + dx[i], y = b + dy[i];if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && dist[x][y] == -1){q.push({x, y});dist[x][y] = dist[a][b] + 1;}}}return dist;}
};

1162.地图分析

在这里插入图片描述

思路

  • 题意分析:题目要求找到离陆地最远的海洋单元格的曼哈顿距离, 曼哈顿距离 简单解释为:
    在这里插入图片描述

  • 解法思路 bfs + 正难则反 + dist数组

    • 正难则反:题目要求找海洋到陆地的最大距离,我们以陆地单元格作为起始点,向内扩展
    • 同样的思路,我们首先遍历数组,将陆地单元格位置存入到队列中,并标记dist的位置
    • 后执行多源bfs的代码思路即可

代码

class Solution {
public:int dx[4] = {0, 0, -1, 1};int dy[4] = {-1, 1, 0, 0};int maxDistance(vector<vector<int>>& grid) {int m = grid.size(), n = grid[0].size();// 正难则反:以1为起点,向内扩展并标记vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, -1));queue<pair<int, int>> q;// 1. 根据单元格1向内扩展for(int i = 0; i < m; ++i)for(int j = 0; j < n; ++j)if(grid[i][j] == 1){q.push({i, j});dist[i][j] = 0;}// 2. 多源bfsint ret = -1; // 统计结果while(q.size()){auto [a, b] = q.front();    q.pop();for(int i = 0; i < 4; ++i){int x = a + dx[i], y = b + dy[i];if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && dist[x][y] == -1){q.push({x, y});dist[x][y] = dist[a][b] + 1;ret = max(ret, dist[x][y]);}}}return ret;}
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/439586.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案

大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法…

Unity3d实现简单的战斗

使用u3d实现一个简单的战斗demo&#xff0c;记下学到的知识点&#xff0c;以备后查。 1.判断鼠标是否点中制定物体 if (Input.GetMouseButton(0)) {Ray ray Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);if (Physics.Raycast(ray, out RaycastHit hit)){//坐标转换Ve…

Hexo上传html文件失败

✅作者简介&#xff1a;CSDN内容合伙人、信息安全专业在校大学生&#x1f3c6; &#x1f525;系列专栏 &#xff1a;零基础搭建博客 &#x1f4c3;新人博主 &#xff1a;欢迎点赞收藏关注&#xff0c;会回访&#xff01; &#x1f4ac;舞台再大&#xff0c;你不上台&#xff0c…

世界坐标系转换为平面地图坐标

将世界坐标系转换为平面地图坐标的方法通常涉及地图投影。地图投影是一种将地球(一个三维球体)上的点转换为平面(二维)地图上的点的方法。 这里介绍几种常见的地图投影方法: 墨卡托投影(Mercator Projection): 这是最常见的投影方式之一,尤其用于航海地图。它将经纬度…

实现vue3响应式系统核心-增强对象拦截

简介 在之前的文章中我们实现一个响应式系统的 MVP 模型&#xff0c;也实现了 computed 、watch 等。 今天再来看看对于对象的拦截&#xff0c;我们思考以下几个问题&#xff1a; 如何拦截 in操作符呢&#xff1f;如何拦截 for in 循环呢&#xff1f;如何拦截对象的删除操作呢…

QT 使用XML保存操作记录

文章目录 1 实现程序保存操作记录的思路2 XML文档基本结构3 QDomDocument实现XML读写3.1 QDomDocument实现生成XML文件3.2 QDomDocument实现读取XML文件 4 QXmlStreamWriter实现读写4.1 QXmlStreamWriter实现生成XML4.2 QXmlStreamWriter实现读取XML 1 实现程序保存操作记录的思…

Android悬浮窗的实现

最近想做一个悬浮窗秒表的功能&#xff0c;所以看下悬浮窗具体的实现步骤 1、初识WindowManager 实现悬浮窗主要用到的是WindowManager SystemService(Context.WINDOW_SERVICE) public interface WindowManager extends ViewManager {... }WindowManager是接口类&#xff0c…

云计算底层技术、磁盘技术揭秘虚拟化管理、公有云概述

查看本机是否具备虚拟化支持 硬件辅助虚拟化 处理器里打开 虚拟化Inter VT-x/EPT 或AMD-V 构建虚拟化平台工具软件包 yum 与 dnf Yum和DNF都是用于管理Linux系统中的软件包的工具&#xff0c;但它们在许多方面存在一些差异。以下是一些可能的区别&#xff1a; 依赖解…

TensorFlow2实战-系列教程7:TFRecords数据源制作1

&#x1f9e1;&#x1f49b;&#x1f49a;TensorFlow2实战-系列教程 总目录 有任何问题欢迎在下面留言 本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 1、TFRecords 在训练过程中&#xff0c;基本都是使用GPU来计算&#xff0c;但是取一个…

匿名管道和命名管道

管道是进程通信的一种方式。&#xff08;进程通信需要让不同进程看到同一份资源&#xff09; 管道分为匿名管道和命名管道两种。 管道只允许单向通信。 一.匿名管道 #include<iostream> #include <unistd.h> #include<cassert> #include<cstring> #i…

小白水平理解面试经典题目LeetCode 455 Assign Cookies【Java实现】

455 分配cookies 小白渣翻译&#xff1a; 假设你是一位很棒的父母&#xff0c;想给你的孩子一些饼干。但是&#xff0c;你最多应该给每个孩子一块饼干。 每个孩子 i 都有一个贪婪因子 g[i] &#xff0c;这是孩子满意的 cookie 的最小大小&#xff1b;每个 cookie j 都有一个…

SOME/IP SD 协议介绍(三)服务发现消息

服务发现消息 使用先前指定的头部格式&#xff0c;可以构建不同的条目和由一个或多个条目组成的消息。具体的条目和它们的头部布局在下面的章节中进行解释。 对于所有的条目&#xff0c;应满足以下条件&#xff1a; • Index First Option Run、Index Second Option Run、Nu…