332. Reconstruct Itinerary

仅供自己学习

 

思路：

一开始就是往这DFS直接做就可以了，但是看了题解，原来这么复杂的吗？

DFS：把tickets的数据放入图，然后直接对每个结点DFS即可。这里有一个问题，记住题目前提是一定会有可行解，但如果有孤岛例子的话，例如图 [["JFK","KUL"]["JFK","NRT"]["NRT","JFK"]]，此时如果用DFS，会把孤岛KUL加进来，这样就死路了，但又因为是DFS我们得到的结果是逆序的，在最后将结果反转即可，这样KUL就会在最后，即最后一个走的。因为是必会有可行解，所以不会存在 [["JFK","KUL"]["JFK","NRT"]["KUL","JFK"]]，因为这样无解。

整个图用unordered_map存，又因为要按字母序取，所以我们采用multiset的数据结构存储邻居结点，整体就是unordered_map<string，multiset<string>>，之后把tickets的数据放入图中，然后调用DFS

DFS中执行对当前飞机场的下一站飞机场又进行DFS，每探索一个飞机场就把其从multiset中删掉，然后对其调用DFS，当所有的下一站探索结束后就把该站加入 result vector中。

代码：

class Solution {
public:
    void DFS(unordered_map<string,multiset<string>>& m,string s,vector<string>& res){
        while(m[s].size()){
            string temp= *m[s].begin();
            m[s].erase(m[s].begin());
            DFS(m,temp,res);
        }
        res.push_back(s);
    }

    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
        vector<string> res;
        unordered_map<string,multiset<string>> m;
        for(const auto& s:tickets){
            m[s[0]].insert(s[1]);
        }
        DFS(m,"JFK",res);
        return vector<string> (res.rbegin(),res.rend());
    }
};

 

这是递归调用的DFS，下面是用栈的DFS，思路是一样的。

class Solution {
public:
    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
        vector<string> res;
        unordered_map<string,multiset<string>> m;
        stack<string> s({"JFK"});
        for(auto k:tickets){
            m[k[0]].insert(k[1]);
        }
        while(!s.empty()){
            string temp=s.top();
            if(!m[temp].empty()){            
                s.push(*m[temp].begin());
                m[temp].erase(m[temp].begin());
            }
            else{
                res.insert(res.begin(),temp);
                s.pop();

            }
            
        }
        return res;
    }
};

 

暂留问题 12-18行改成

while(!m[temp].empty()){            
      s.push(*m[temp].begin());
      m[temp].erase(m[temp].begin());
          }
res.insert(res.begin(),temp);
s.pop();         

会无法得到正确答案？

 

在unordered_map的value的数据结构还可用priority_queue，它是基于堆的数据结构，并且可自行决定按照降序排序或升序排序，取出的时间复杂度为O（1），，删除时间复杂度为O(logn），其余的与上述一样

 

代码：

class Solution {
public:
    unordered_map<string,priority_queue<string,vector<string>,std::greater<string>>> m;
    vector<string> res;
    void dfs(const string& p){
        while(m.count(p)&&m[p].size()){
            string tmp=m[p].top();
            m[p].pop();
            dfs(tmp);
        }
        res.insert(res.begin(),p);
    }
    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
        for(const auto& ex:tickets){
            m[ex[0]].push(ex[1]);
        }
        dfs("JFK");
        return res;
    }
};