Consider a directed graph, with nodes labelled 0, 1, ..., n-1. In this graph, each edge is either red or blue, and there could be self-edges or parallel edges.
Each [i, j] in red_edges denotes a red directed edge from node i to node j. Similarly, each [i, j] in blue_edges denotes a blue directed edge from node i to node j.
Return an array answer of length n, where each answer[X] is the length of the shortest path from node 0 to node X such that the edge colors alternate along the path (or -1 if such a path doesn’t exist).
Example 1:
Input: n = 3, red_edges = [[0,1],[1,2]], blue_edges = []
Output: [0,1,-1]
Example 2:
Input: n = 3, red_edges = [[0,1]], blue_edges = [[2,1]]
Output: [0,1,-1]
Example 3:
Input: n = 3, red_edges = [[1,0]], blue_edges = [[2,1]]
Output: [0,-1,-1]
Example 4:
Input: n = 3, red_edges = [[0,1]], blue_edges = [[1,2]]
Output: [0,1,2]
Example 5:
Input: n = 3, red_edges = [[0,1],[0,2]], blue_edges = [[1,0]]
Output: [0,1,1]
Constraints:
1 <= n <= 100red_edges.length <= 400blue_edges.length <= 400red_edges[i].length == blue_edges[i].length == 20 <= red_edges[i][j], blue_edges[i][j] < n
这道题给了一个有向图，跟以往不同的是，这里的边分为两种不同颜色，红和蓝，现在让求从结点0到所有其他结点的最短距离，并且要求路径必须是红蓝交替，即不能有相同颜色的两条边相连。这种遍历图求最短路径的题目的首选解法应该是广度优先遍历 Breadth-first Search，就像迷宫遍历的问题一样，由于其遍历的机制，当其第一次到达某个结点时，当前的步数一定是最少的。不过这道题还有一个难点，就是如何保证路径是红蓝交替的，这就跟以往有些不同了，必须要建立两个图的结构，分别保存红边和蓝边，为了方便起见，使用一个二维数组，最外层用0表示红边，1表示蓝边。内层是一个大小为n的数组，因为有n个结点，数组中的元素是一个 HashSet，因为每个结点可能可以连到多个其他的结点，这个图的结构可以说是相当的复杂了。接下来就是给图结构赋值了，分别遍历红边和蓝边的数组，将对应的结点连上，就是将相连的结点加到 HashSet 中。由于到达每个结点可能通过红边或者蓝边，所以就有两个状态，这里用一个二维的 dp 数组来记录这些状态，其中 dp[i][j] 表示最后由颜色i的边到达结点j的最小距离，除了结点0之外，均初始化为 2n，因为即便是有向图，到达某个结点的最小距离也不可能大于 2n。由于是 BFS 遍历，需要用到 queue，这里的 queue 中的元素需要包含两个信息，当前的结点值，到达该点的边的颜色，所以初始化时分别将 (0,0) 和 (0,1) 放进去，前一个0表示结点值，后一个表示到达该点的边的颜色。接下来就可以进行 BFS 遍历了，进行 while 循环，将队首元素取出，将结点值 cur 和颜色值 color 取出。由于到达当前结点的边的颜色是 color，接下来就只能选另一种颜色了，则可以用 1-color 来选另一种颜色，并且在该颜色下遍历和 cur 相连的所有结点，若其对应的 dp 值仍为 2n，说明是第一次到达该结点，可用当前 dp 值加1来更新其 dp 值，并且将新的结点值与其颜色加入到队列中以便下次遍历其相连结点。当循环结束之后，只需要遍历一次 dp 值，将每个结点值对应的两个 dp 值中的较小的那个放到结果 res 中即可，注意要进行一下判断，若 dp 值仍为 2n，说明无法到达该结点，需要换成 -1，参见代码如下：
class Solution {
public:
vector<int> shortestAlternatingPaths(int n, vector<vector<int>>& red_edges, vector<vector<int>>& blue_edges) {
vector<int> res(n);
vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(n));
vector<vector<unordered_set<int>>> graph(2, vector<unordered_set<int>>(n));
for (auto &edge : red_edges) {
graph[0][edge[0]].insert(edge[1]);
}
for (auto &edge : blue_edges) {
graph[1][edge[0]].insert(edge[1]);
}
for (int i = 1; i < n; ++i) {
dp[0][i] = 2 * n;
dp[1][i] = 2 * n;
}
queue<vector<int>> q;
q.push({0, 0});
q.push({0, 1});
while (!q.empty()) {
int cur = q.front()[0], color = q.front()[1]; q.pop();
for (int next : graph[1 - color][cur]) {
if (dp[1 - color][next] == 2 * n) {
dp[1 - color][next] = 1 + dp[color][cur];
q.push({next, 1 - color});
}
}
}
for (int i = 0; i < n; ++i) {
int val = min(dp[0][i], dp[1][i]);
res[i] = val == 2 * n ? -1 : val;
}
return res;
}
};
Github 同步地址:
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/1129
参考资料：
https://leetcode.com/problems/shortest-path-with-alternating-colors/
https://leetcode.com/problems/shortest-path-with-alternating-colors/discuss/339964/JavaPython-BFS
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