摘要:如果該沒有被之前所有的訪問過,就不可能成為答案根據要求的位置能到所有的,其他與它相鄰的點也是這樣。和用矩陣比,縮小了每次遍歷的范圍。
Shortest Distance from All Buildings
題目鏈接:https://leetcode.com/problems...
這道題要求最短的距離,一般這種要求可以到的地方的距離,都需要把整個圖遍歷一遍,遍歷一般就是bfs和dfs。這道題不用dfs的原因是:empty的位置到building的距離是按最小值來算的,用dfs每次如果放入depth不一定是最小的距離,每次都得更新,沒有效率。這道題用bfs的原因:一樣的原因,因為距離就是按照最小的距離來算的,完全是bfs的思路。
visited一般兩種方式:用一個boolean的矩陣,直接改寫grid的值。這里用第二種。-grid[i] [j]表示(i, j)點可以reach到的building數目。當grid[i] [j] == # of buildings so far時,證明當前點還沒被visited,且當前點被之前所有的buildings都visited過,那么每次bfs只訪問這些點。如果該point沒有被之前所有的buildings訪問過,就不可能成為答案(根據要求empty的位置能到所有的buildings),其他與它相鄰的點也是這樣。和用boolean矩陣比,縮小了每次遍歷的范圍。
從每一個building,即grid[i] [j] == 1的點開始做bfs層次遍歷。
用一個distance矩陣來記錄(i, j)到所有building的距離和,對每一個building做bfs
每次bfs的時候,更新distance[i] [j]的值:
Queue
更新level += 1
go over當前level的全部point
if (i, j)在圖內&grid[i] [j] = -num:
distance[i] [j] += level
grid[i] [j] --
q.offer(i, j)
go over整個distance數組,當-grid[i] [j] == # of buildings時,更新最小的距離值
public class Solution { public int shortestDistance(int[][] grid) { /* approach: bfs, distance array * for each building, do a bfs, add the distance * variable: num: record number of buildings already searched * visited => use the grid => do -- if visited[i][j] = -num * result: the grid[i][j] == -(number of buildings) is the possible * find the smallest distance[i][j] */ distance = new int[grid.length][grid[0].length]; int num = 0; for(int i = 0; i < grid.length; i++) { for(int j = 0; j < grid[0].length; j++) { if(grid[i][j] == 1) { bfs(grid, i, j, -num); num++; } } } int result = Integer.MAX_VALUE; // find the smallest distance for(int i = 0; i < grid.length; i++) { for(int j = 0; j < grid[0].length; j++) { if(grid[i][j] == -num) result = Math.min(result, distance[i][j]); } } return result == Integer.MAX_VALUE ? -1 : result; } int[][] distance; int[] dx = new int[] {-1, 1, 0, 0}; int[] dy = new int[] {0, 0, -1, 1}; private void bfs(int[][] grid, int x, int y, int num) { Queueq = new LinkedList(); q.offer(new int[] {x, y}); int len = 0; while(!q.isEmpty()) { len++; // current level for(int j = q.size(); j > 0; j--) { int[] cur = q.poll(); // 4 directions for(int i = 0; i < 4; i++) { int nx = cur[0] + dx[i], ny = cur[1] + dy[i]; if(nx >= 0 && nx < grid.length && ny >= 0 && ny < grid[0].length && grid[nx][ny] == num) { distance[nx][ny] += len; q.offer(new int[] {nx, ny}); grid[nx][ny]--; } } } } } }
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