C++优选算法十六 BFS解决最短路问题
1.BFS解决最短路问题的优势与局限
BFS是一种有效的解决最短路问题的算法,特别适用于无权图或边权相等的图。
优势:
- BFS能够逐层遍历图中的所有节点,直到找到目标节点或遍历完所有可达节点。
- 对于无权图(即边权为1的图)或边权相等的图,BFS能够找到从起点到目标节点的最短路径。
局限:
- BFS需要存储所有待访问的节点,因此空间复杂度较高。
- 对于边权不相等的图,BFS无法找到最短路径,因为BFS总是先访问先加入的节点,而不考虑边的权重。
接下来的题目都是基础的边权为1的最短路问题。
从起点开始来一次BFS。
循环pop,再将相连的节点push进来。
最短路:扩展的层数!
2.例题
2.1迷宫中离入口最近的出口
给你一个
m x n
的迷宫矩阵maze
(下标从 0 开始),矩阵中有空格子(用'.'
表示)和墙(用'+'
表示)。同时给你迷宫的入口entrance
,用entrance = [entrancerow, entrancecol]
表示你一开始所在格子的行和列。每一步操作,你可以往 上,下,左 或者 右 移动一个格子。你不能进入墙所在的格子,你也不能离开迷宫。你的目标是找到离
entrance
最近 的出口。出口 的含义是maze
边界 上的 空格子。entrance
格子 不算 出口。请你返回从
entrance
到最近出口的最短路径的 步数 ,如果不存在这样的路径,请你返回-1
。示例 1:
输入:maze = [["+","+",".","+"],[".",".",".","+"],["+","+","+","."]], entrance = [1,2] 输出:1 解释:总共有 3 个出口,分别位于 (1,0),(0,2) 和 (2,3) 。 一开始,你在入口格子 (1,2) 处。 - 你可以往左移动 2 步到达 (1,0) 。 - 你可以往上移动 1 步到达 (0,2) 。 从入口处没法到达 (2,3) 。 所以,最近的出口是 (0,2) ,距离为 1 步。示例 2:
输入:maze = [["+","+","+"],[".",".","."],["+","+","+"]], entrance = [1,0] 输出:2 解释:迷宫中只有 1 个出口,在 (1,2) 处。 (1,0) 不算出口,因为它是入口格子。 初始时,你在入口与格子 (1,0) 处。 - 你可以往右移动 2 步到达 (1,2) 处。 所以,最近的出口为 (1,2) ,距离为 2 步。示例 3:
输入:maze = [[".","+"]], entrance = [0,0] 输出:-1 解释:这个迷宫中没有出口。
解法(bfs 求最短路)
算法思路:利用层序遍历来解决迷宫问题,是最经典的做法。
我们可以从起点开始层序遍历,并且在遍历的过程中记录当前遍历的层数。这样就能在找到出口的时候,得到起点到出口的最短距离。
class Solution {
typedef pair<int,int> PII;
int dx[4]={0,0,1,-1};
int dy[4]={1,-1,0,0};
public:
int nearestExit(vector<vector<char>>& maze, vector<int>& entrance)
{
queue<PII> qe;
int i=entrance[0];
int j=entrance[1];
qe.push({i,j});
int n=maze.size();
int m=maze[0].size();
vector<vector<bool>> vv(n,vector<bool>(m,false));
int count=0;//记录层数/步数
int d=qe.size();
while(qe.size())
{
count++;
while(d--)
{
auto [a,b]=qe.front();
qe.pop();
vv[a][b]=true;
for(int k=0;k<4;k++)
{
int x=a+dx[k];
int y=b+dy[k];
if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m&&vv[x][y]==false&&maze[x][y]=='.')
{
qe.push({x,y});
vv[x][y]=true;
if(x==0||x==n-1||y==0||y==m-1)//判断是否找到出口
return count;
}
}
}
d=qe.size();
}
return -1;
}
};
2.2 最小基因变化
基因序列可以表示为一条由 8 个字符组成的字符串,其中每个字符都是
'A'
、'C'
、'G'
和'T'
之一。假设我们需要调查从基因序列
start
变为end
所发生的基因变化。一次基因变化就意味着这个基因序列中的一个字符发生了变化。
- 例如,
"AACCGGTT" --> "AACCGGTA"
就是一次基因变化。另有一个基因库
bank
记录了所有有效的基因变化,只有基因库中的基因才是有效的基因序列。(变化后的基因必须位于基因库bank
中)给你两个基因序列
start
和end
,以及一个基因库bank
,请你找出并返回能够使start
变化为end
所需的最少变化次数。如果无法完成此基因变化,返回-1
。注意:起始基因序列
start
默认是有效的,但是它并不一定会出现在基因库中。示例 1:
输入:start = "AACCGGTT", end = "AACCGGTA", bank = ["AACCGGTA"] 输出:1示例 2:
输入:start = "AACCGGTT", end = "AAACGGTA", bank = ["AACCGGTA","AACCGCTA","AAACGGTA"] 输出:2示例 3:
输入:start = "AAAAACCC", end = "AACCCCCC", bank = ["AAAACCCC","AAACCCCC","AACCCCCC"] 输出:3
解法:
算法思路:
如果将「每次字符串的变换」抽象成图中的「两个顶点和一条边」的话,问题就变成了「边权为 1的最短路问题」。
因此,从起始的字符串开始,来一次 bfs 即可。
class Solution {
public:
int minMutation(string startGene, string endGene, vector<string>& bank)
{
if(bank.size()==0)
return -1;
queue<string> qe;
qe.push(startGene);
unordered_map<string,int> vis_hash;//标记已经搜索过的状态
vis_hash[startGene]++;
unordered_map<string,int> bk_hash;//存储基因库里面的字符串
for(auto str:bank)
{
bk_hash[str]++;
}
int n=4;
vector<char> ch={'A','C','G','T'};
int m=startGene.size();
int count=0;
while(qe.size())
{
count++;
int d=qe.size();
while(d--)
{
string ctr=qe.front();
string str=ctr;//复制一份
qe.pop();
for(int i=0;i<m;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
str[i]=ch[j];//每个节点变化,再去基因库中查找
if(bk_hash.count(str)&&!vis_hash.count(str))
{
if(str==endGene)
return count;
qe.push(str);
vis_hash[str]++;
}
}
str=ctr;//恢复
}
}
}
return -1;
}
};
2.3单词接龙
字典
wordList
中从单词beginWord
到endWord
的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk
:
- 每一对相邻的单词只差一个字母。
- 对于
1 <= i <= k
时,每个si
都在wordList
中。注意,beginWord
不需要在wordList
中。sk == endWord
给你两个单词
beginWord
和endWord
和一个字典wordList
,返回 从beginWord
到endWord
的 最短转换序列 中的 单词数目 。如果不存在这样的转换序列,返回0
。示例 1:
输入:beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"] 输出:5 解释:一个最短转换序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", 返回它的长度 5。示例 2:
输入:beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"] 输出:0 解释:endWord "cog" 不在字典中,所以无法进行转换。
解法:与上题思路一致。
class Solution {
public:
int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList)
{
int n = beginWord.size();
queue<string> qe;
unordered_map<string, int> list_hash;//保存字典中的单词
for (auto str : wordList)
{
list_hash[str]++;
}
string sr = "qwertyuioplkjhgfdsazxcvbnm";
unordered_map<string, int> word_hash;
qe.push(beginWord);
int count = 0;
while (qe.size())
{
count++;
int d = qe.size();
while (d--)
{
string str = qe.front();
qe.pop();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
string st = str;
for (int j = 0; j < 26; j++)
{
st[i] = sr[j];
if (list_hash.count(st) && !word_hash.count(st))
{
if (st == endWord)
return count + 1;
qe.push(st);
word_hash[st]++;
}
}
}
}
}
return 0;
}
};
2.4为高尔夫比赛砍树
你被请来给一个要举办高尔夫比赛的树林砍树。树林由一个 m x n
的矩阵表示, 在这个矩阵中:
0
表示障碍,无法触碰1
表示地面,可以行走比 1 大的数
表示有树的单元格,可以行走,数值表示树的高度
每一步,你都可以向上、下、左、右四个方向之一移动一个单位,如果你站的地方有一棵树,那么你可以决定是否要砍倒它。
你需要按照树的高度从低向高砍掉所有的树,每砍过一颗树,该单元格的值变为 1
(即变为地面)。
你将从 (0, 0)
点开始工作,返回你砍完所有树需要走的最小步数。 如果你无法砍完所有的树,返回 -1
。
可以保证的是,没有两棵树的高度是相同的,并且你至少需要砍倒一棵树。
示例 1:
输入:forest = [[1,2,3],[0,0,4],[7,6,5]] 输出:6 解释:沿着上面的路径,你可以用 6 步,按从最矮到最高的顺序砍掉这些树。
示例 2:
输入:forest = [[1,2,3],[0,0,0],[7,6,5]] 输出:-1 解释:由于中间一行被障碍阻塞,无法访问最下面一行中的树。
示例 3:
输入:forest = [[2,3,4],[0,0,5],[8,7,6]] 输出:6 解释:可以按与示例 1 相同的路径来砍掉所有的树。 (0,0) 位置的树,可以直接砍去,不用算步数。
解法:
算法思路:
a.先找出砍树的顺序;
b.然后按照砍树的顺序,一个一个的用 bfs 求出最短路即可。
class Solution {
public:
int m,n;
int cutOffTree(vector<vector<int>>& f)
{
m=f.size();
n=f[0].size();
//1.找出砍树的顺序
vector<pair<int,int>> trees;
for(int i=0;i<m;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
if(f[i][j]>1)
trees.push_back({i,j});
}
}
sort(trees.begin(),trees.end(),[&](const pair<int,int>&p1,const pair<int,int>&p2)
{
return f[p1.first][p1.second]<f[p2.first][p2.second];
});
//2.按照顺序砍树
int bx=0;
int by=0;
int ret=0;
for(auto &[a,b]:trees)
{
int step=bfs(f,bx,by,a,b);
if(step==-1)
return -1;
ret+=step;
bx=a;
by=b;
}
return ret;
}
bool vis[51][51];
int dx[4]={0,0,1,-1};
int dy[4]={1,-1,0,0};
int bfs(vector<vector<int>>&f,int bx,int by,int ex,int ey)
{
if(bx==ex&&by==ey)
return 0;
queue<pair<int,int>> q;
memset(vis,0,sizeof(vis));
q.push({bx,by});
vis[bx][by]=true;
int step=0;
while(q.size())
{
step++;
int sz=q.size();
while(sz--)
{
auto [a,b]=q.front();
q.pop();
for(int i=0;i<4;i++)
{
int x=a+dx[i];
int y=b+dy[i];
if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&f[x][y]&&!vis[x][y])
{
if(x==ex&&y==ey)
return step;
q.push({x,y});
vis[x][y]=true;
}
}
}
}
return -1;
}
};
原文地址:https://blog.csdn.net/m0_74826386/article/details/144140534
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