• 力扣第797题 所有可能的路径 C++ 深度优先搜索 +java


    题目

    797. 所有可能的路径

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    深度优先搜索   广度优先搜索      回溯

    给你一个有 n 个节点的 有向无环图(DAG),请你找出所有从节点 0 到节点 n-1 的路径并输出(不要求按特定顺序

     graph[i] 是一个从节点 i 可以访问的所有节点的列表(即从节点 i 到节点 graph[i][j]存在一条有向边)。

    示例 1:

    输入:graph = [[1,2],[3],[3],[]]
    输出:[[0,1,3],[0,2,3]]
    解释:有两条路径 0 -> 1 -> 3 和 0 -> 2 -> 3
    

    示例 2:

    输入:graph = [[4,3,1],[3,2,4],[3],[4],[]]
    输出:[[0,4],[0,3,4],[0,1,3,4],[0,1,2,3,4],[0,1,4]]
    

    提示:

    • n == graph.length
    • 2 <= n <= 15
    • 0 <= graph[i][j] < n
    • graph[i][j] != i(即不存在自环)
    • graph[i] 中的所有元素 互不相同
    • 保证输入为 有向无环图(DAG)

    思路和解题方法

    1. vector> result;vector path;:这两个成员变量分别用来收集符合条件的路径和存储当前节点0到终点的路径。

    2. void dfs (vector>& graph, int x):这是一个递归函数,用于进行深度优先搜索。参数graph表示当前的图,x表示目前遍历的节点。

    3. dfs函数中,首先判断当前节点是否为终点,如果是则将当前路径path加入到结果集合result中;否则遍历当前节点连接的所有节点,将其加入路径中,然后递归调用dfs函数进行下一层遍历,最后需要撤销当前节点,即回溯操作。

    4. vector> allPathsSourceTarget(vector>& graph):这是一个公开的接口函数,用于开始整个遍历过程。在这个函数中,首先将起始节点0加入到路径中,然后调用dfs函数开始深度优先搜索,最终返回结果集合result

    复杂度

            时间复杂度:

                    O(2^m)

            间复杂度取决于图的结构和节点之间的连接关系。假设有n个节点,m条边,那么在最坏情况下,时间复杂度为O(2^m),因为在DFS过程中,我们会探索所有可能的路径。

            空间复杂度

                    O(2^m)

            空间复杂度方面,主要消耗的是存储结果集合result和当前路径path所需的空间。在最坏情况下,可能会有指数级的路径数量,因此空间复杂度也是指数级别的,即O(2^m)。

    c++ 代码

    1. class Solution {
    2. public:
    3. vectorint>> result; // 用于存储符合条件的路径集合
    4. vector<int> path; // 用于存储当前经过的路径节点
    5. // 深度优先搜索函数
    6. // x:当前遍历的节点
    7. // graph:当前的图
    8. void dfs (vectorint>>& graph, int x) {
    9. // 寻找从节点 0 到节点 n-1 的路径,即graph.size() - 1
    10. if (x == graph.size() - 1) { // 找到一条符合条件的路径
    11. result.push_back(path); // 将当前路径加入结果集合
    12. return;
    13. }
    14. for (int i = 0; i < graph[x].size(); i++) { // 遍历节点x连接的所有节点
    15. path.push_back(graph[x][i]); // 将遍历到的节点加入路径中
    16. dfs(graph, graph[x][i]); // 递归进入下一层搜索
    17. path.pop_back(); // 回溯,撤销当前节点
    18. }
    19. }
    20. // 寻找从节点0到终点的所有路径
    21. vectorint>> allPathsSourceTarget(vectorint>>& graph) {
    22. path.push_back(0); // 起始节点为0
    23. dfs(graph, 0); // 开始深度优先搜索
    24. return result; // 返回结果集合
    25. }
    26. };

    Java代码

    1. // 深度优先遍历
    2. class Solution {
    3. List> ans; // 用来存放满足条件的路径
    4. List cnt; // 用来保存 dfs 过程中的节点值
    5. public void dfs(int[][] graph, int node) {
    6. if (node == graph.length - 1) { // 如果当前节点是 n - 1,那么就保存这条路径
    7. ans.add(new ArrayList<>(cnt));
    8. return;
    9. }
    10. for (int index = 0; index < graph[node].length; index++) {
    11. int nextNode = graph[node][index];
    12. cnt.add(nextNode); // 将下一个节点加入路径中
    13. dfs(graph, nextNode); // 递归深度优先搜索下一个节点
    14. cnt.remove(cnt.size() - 1); // 回溯,撤销当前节点,尝试其他分支
    15. }
    16. }
    17. public List> allPathsSourceTarget(int[][] graph) {
    18. ans = new ArrayList<>(); // 初始化结果集合
    19. cnt = new ArrayList<>(); // 初始化当前路径
    20. cnt.add(0); // 注意,0 号节点要加入 cnt 数组中作为起点
    21. dfs(graph, 0); // 开始深度优先搜索
    22. return ans; // 返回结果
    23. }
    24. }

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/jgk666666/article/details/134323851