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      【C++动态规划 图论】3243. 新增道路查询后的最短距离 I|1567

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      【C++动态规划 图论】3243. 新增道路查询后的最短距离 I|1567

      2025-03-21 07:03:12 阅读次数:7

      C++,dp,lt,queries,路径

      本文涉及知识点

      打开打包代码的方法兼述单元测试
      C++动态规划
      C++图论

      LeetCode3243. 新增道路查询后的最短距离 I

      给你一个整数 n 和一个二维整数数组 queries。
      有 n 个城市,编号从 0 到 n - 1。初始时,每个城市 i 都有一条单向道路通往城市 i + 1( 0 <= i < n - 1)。
      queries[i] = [ui, vi] 表示新建一条从城市 ui 到城市 vi 的单向道路。每次查询后,你需要找到从城市 0 到城市 n - 1 的最短路径的长度。
      返回一个数组 answer,对于范围 [0, queries.length - 1] 中的每个 i,answer[i] 是处理完前 i + 1 个查询后,从城市 0 到城市 n - 1 的最短路径的长度。
      示例 1:
      输入: n = 5, queries = [[2, 4], [0, 2], [0, 4]]
      输出: [3, 2, 1]
      解释:
      新增一条从 2 到 4 的道路后,从 0 到 4 的最短路径长度为 3。
      新增一条从 0 到 2 的道路后,从 0 到 4 的最短路径长度为 2。
      新增一条从 0 到 4 的道路后,从 0 到 4 的最短路径长度为 1。
      示例 2:
      输入: n = 4, queries = [[0, 3], [0, 2]]
      输出: [1, 1]
      解释:
      新增一条从 0 到 3 的道路后,从 0 到 3 的最短路径长度为 1。
      新增一条从 0 到 2 的道路后,从 0 到 3 的最短路径长度仍为 1。
      提示:
      3 <= n <= 500
      1 <= queries.length <= 500
      queries[i].length == 2
      0 <= queries[i][0] < queries[i][1] < n
      1 < queries[i][1] - queries[i][0]
      查询中没有重复的道路。

      图论 最短路

      注意: 无论是初始路线,还是新增加的路线,都是终点>起点。 → \rightarrow → 经过的城市一定是升序。

      动态规划的状态表示

      dp[i]表示到达i的最少路径。空间复杂度:O(n)

      动态规划的填表顺序

      令新增加的边是i1->i2。
      则 i = i2 ; i > N; i++

      动态规划的转移方程

      MinSelf(dp[i2],dp[i1]+1)
      for(next in neiBo[i])
      MinSelf(dp[next],dp[i]+1)
      新增一条的时间复杂度:O(m),m是边数,本题是n+q。
      总时间复杂度:O(q(n+q))

      动态规划的初始化

      dp[0]=0,其它INT_MAX/2。
      先计算初始各边,再增加查询各边。
      增加完边后,刷新dp[i…]封装成函数。也可以进一步简化,更新整个dp。

      动态规划的返回值

      dp.back

      代码

      核心代码

      class Solution {
      		public:
      			vector<int> shortestDistanceAfterQueries(int n, vector<vector<int>>& queries) {
      				vector<vector<int>> neiBo(n);
      				for (int i = 0; i + 1 < n; i++) {
      					neiBo[i].emplace_back(i + 1);
      				}
      				vector<int> ans;
      				for (const auto& v : queries) {
      					neiBo[v[0]].emplace_back(v[1]);
      					vector<int> dp(n, INT_MAX / 2);
      					dp[0] = 0;
      					for (int i = 0; i < n; i++) {
      						for (const auto& j : neiBo[i]) {
      							dp[j] = min(dp[j] , dp[i] + 1);
      						}
      					}
      					ans.emplace_back(dp.back());
      				}
      				return ans;
      			}
      		};
      

      代码

      核心代码

      int n;
      		vector<vector<int>> queries;
      		TEST_METHOD(TestMethod11)
      		{
      			n = 5, queries = { {2, 4}, {0, 2}, {0, 4} };
      			auto res = Solution().shortestDistanceAfterQueries(n, queries);
      			AssertEx({ 3,2,1 }, res);
      		}
      		TEST_METHOD(TestMethod12)
      		{
      			n = 4, queries = { {0, 3}, {0, 2} };
      			auto res = Solution().shortestDistanceAfterQueries(n, queries);
      			AssertEx({ 1,1 }, res);
      		}
      

      单元测试

      int n;
      		vector<vector<int>> queries;
      		TEST_METHOD(TestMethod11)
      		{
      			n = 5, queries = { {2, 4}, {0, 2}, {0, 4} };
      			auto res = Solution().shortestDistanceAfterQueries(n, queries);
      			AssertEx({ 3,2,1 }, res);
      		}
      		TEST_METHOD(TestMethod12)
      		{
      			n = 4, queries = { {0, 3}, {0, 2} };
      			auto res = Solution().shortestDistanceAfterQueries(n, queries);
      			AssertEx({ 1,1 }, res);
      		}
      
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/143566899,作者:闻缺陷则喜何志丹,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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