LeetCode LCP 07[动态规划 DFS BFS] HERODING的LeetCode之路
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了LeetCode LCP 07[动态规划 DFS BFS] HERODING的LeetCode之路相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
解题思路:
本题作为简单题,是希望coder用多种方法解决该问题,首先最简单的方法应该是动态规划了,dp[i][j]表第i轮到达j的方案数,代码如下:
class Solution {
public:
int numWays(int n, vector<vector<int>>& relation, int k) {
vector<vector<int>> dp(k + 1, vector<int>(n));
dp[0][0] = 1;
for(int i = 1; i <= k; i ++) {
for(auto& r : relation) {
dp[i][r[1]] += dp[i - 1][r[0]];
}
}
return dp[k][n - 1];
}
};
深度优先搜索的方法也很简单,思路特别清晰,就是深度遍历所有的情况,遍历到k层时,统计所有到达n-1的方案的个数,代码如下:
class Solution {
private:
int sum = 0;
public:
int numWays(int n, vector<vector<int>>& relation, int k) {
for(auto& r : relation) {
if(r[0] == 0) {
dfs(n, relation, k, r[1], 1);
}
}
return sum;
}
void dfs(int n, vector<vector<int>>& relation, int k, int index, int step) {
if(step == k) {
if(index == n - 1) {
sum ++;
}
return;
}
for(auto& r : relation) {
if(r[0] == index) {
dfs(n, relation, k, r[1], step + 1);
}
}
}
};
最后一种方法是广度优先遍历,用队列实现,保存的是字符串序列,每次取出最后一位进行比较,但是这种层次遍历的方式对时间和空间的消耗都比较大,代码如下:
class Solution {
public:
int numWays(int n, vector<vector<int>>& relation, int k) {
int step = 1;
int sum = 0;
queue<string> q;
for(auto& r : relation) {
if(r[0] == 0) {
string s = to_string(r[1]);
q.push(s);
}
}
while(step < k) {
step ++;
int len = q.size();
for(int i = 0; i < len; i ++) {
string s = q.front();
q.pop();
int index = atoi(s.c_str()) % 10;
for(auto& r : relation) {
string demo = s;
if(r[0] == index) {
demo += ('0' + r[1]);
q.push(demo);
}
}
}
}
int size = q.size();
for(int i = 0; i < size; i ++) {
string s = q.front();
q.pop();
int index = atoi(s.c_str()) % 10;
if(index == n - 1) {
sum ++;
}
}
return sum;
}
};
以上是关于LeetCode LCP 07[动态规划 DFS BFS] HERODING的LeetCode之路的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章