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Shortest Distance from All Buildings

DC_er / 3077人閱讀

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 記錄point

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) {
        Queue q = 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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