【CS.AL】算法核心之贪心算法 —— 力扣(LeetCode)743. 网络延迟时间 - Dijkstra算法题解

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743. 网络延迟时间 - 力扣(LeetCode)

N 个网络节点,标记为 1N

给定一个列表 times,其中 times[i] = (u, v, w) 表示有一条从节点 u 到节点 v 的时延为 w 的有向边。

现在,我们从某个节点 K 发送一个信号。需要多少时间才能使所有节点都收到信号?如果不能使所有节点收到信号,返回 -1

示例:

输入: times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], N = 4, K = 2
输出: 2

可以使用 Dijkstra 算法来解决这个问题。算法的步骤如下:

  1. 构建邻接表:将输入的 times 转换成图的邻接表表示。 Ref. 【CS.DS】数据结构 —— 图:深入了解三种表示方法之邻接表(Adjacency List)
  2. 初始化数据结构:距离数组 dist[],所有节点的距离初始化为无穷大,起点的距离设为 0;优先级队列 pq 存储每个节点及其当前已知的最短距离。
  3. 执行 Dijkstra 算法:使用优先级队列选择当前距离起点最近的节点,更新其邻接节点的距离,并将更新后的节点加入队列。
  4. 计算结果:在所有节点都收到信号时,返回最大的距离;如果有节点未收到信号,返回 -1
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <queue>
#include <climits>

using namespace std;

int networkDelayTime(vector<vector<int>>& times, int N, int K) {
    // 构建图的邻接表
    unordered_map<int, vector<pair<int, int>>> graph;
    for (const auto& time : times) {
        int u = time[0], v = time[1], w = time[2];
        graph[u].emplace_back(v, w);
    }

    // 初始化距离表
    vector<int> dist(N + 1, INT_MAX);
    dist[K] = 0;

    // 优先队列,按距离从小到大排序
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
    pq.emplace(0, K);

    while (!pq.empty()) {
        auto [current_dist, u] = pq.top();
        pq.pop();

        if (current_dist > dist[u]) {
            continue;
        }

        for (const auto& [v, w] : graph[u]) {
            int distance = current_dist + w;
            if (distance < dist[v]) {
                dist[v] = distance;
                pq.emplace(distance, v);
            }
        }
    }

    int max_dist = 0;
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        if (dist[i] == INT_MAX) {
            return -1;
        }
        max_dist = max(max_dist, dist[i]);
    }

    return max_dist;
}

int main() {
    vector<vector<int>> times = {{2,1,1},{2,3,1},{3,4,1}};
    int N = 4;
    int K = 2;
    int result = networkDelayTime(times, N, K);
    if (result == -1) {
        cout << "无法使所有节点都收到信号" << endl;
    } else {
        cout << "所有节点都收到信号所需的时间: " << result << endl;
    }
    return 0;
}
  • 构建图的邻接表
    • 我们使用 unordered_map 将每个节点的邻接节点及其权重存储起来。
  • 初始化距离数组和优先级队列
    • 距离数组 dist 用于记录从起点到每个节点的最短距离,初始时所有距离设为无穷大,起点的距离设为 0。
    • 优先级队列 pq 用于高效选择当前距离最短的节点,初始时将起点入队。
  • Dijkstra 算法
    • 每次从优先级队列中取出距离最短的节点,更新其邻接节点的距离,并将更新后的节点加入队列。
  • 计算结果
    • 遍历距离数组,找到所有节点中最大的距离作为结果。如果有节点的距离仍为无穷大,返回 -1

References

  • 【CS.AL】算法核心之贪心算法:从入门到进阶
  • 【CS.DS】数据结构 —— 图:深入了解三种表示方法之邻接表(Adjacency List)
  • 【CS.AL】算法核心之贪心算法:从入门到进阶

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