在一个有向图中,节点分别标记为 0, 1, …, n-1。这个图中的每条边不是红色就是蓝色,且存在自环或平行边。
red_edges 中的每一个 [i, j] 对表示从节点 i 到节点 j 的红色有向边。类似地,blue_edges 中的每一个 [i, j] 对表示从节点 i 到节点 j 的蓝色有向边。
返回长度为 n 的数组 answer,其中 answer[X] 是从节点 0 到节点 X 的红色边和蓝色边交替出现的最短路径的长度。如果不存在这样的路径,那么 answer[x] = -1。
示例 1:
输入:n = 3, red_edges = [[0,1],[1,2]], blue_edges = []
输出:[0,1,-1]
代码
class Solution {
public int[] shortestAlternatingPaths(int n, int[][] red_edges, int[][] blue_edges) {
int[] res=new int[n];
Arrays.fill(res,Integer.MAX_VALUE);
Map<Integer,List<Integer>> blue=new HashMap<>();
Map<Integer,List<Integer>> red=new HashMap<>();
for(int[] r:red_edges)//红边的邻接表
{
if(!red.containsKey(r[0])) red.put(r[0],new ArrayList<>());
red.get(r[0]).add(r[1]);
}
for(int[] r:blue_edges)//蓝边的邻接表
{
if(!blue.containsKey(r[0])) blue.put(r[0],new ArrayList<>());
blue.get(r[0]).add(r[1]);
}
int rob=1;
Queue<Integer> queue=new LinkedList<>();
int level=0;
boolean[] rf=new boolean[n];//记录节点是不是已经被红边进入过
boolean[] bf=new boolean[n];//记录节点是不是已经被蓝边进入过
queue.add(0);
while (!queue.isEmpty())//以红边为开始的bfs
{
int size=queue.size();
for(int i=0;i<size;i++)
{
int cur=queue.poll();
res[cur]=Math.min(level,res[cur]);
if(rob==1)//下一条边是红边
{
if(!red.containsKey(cur)) continue;//没有下一条边了
for(int c:red.get(cur))//满足条件的下一节点入队
{
if(!rf[c])
{
queue.offer(c);
rf[c]=true;
}
}
}else{//下一条边是蓝边
if(!blue.containsKey(cur)) continue;
for(int c:blue.get(cur))
{
if(!bf[c])
{
queue.offer(c);
bf[c]=true;
}
}
}
}
rob=rob==1?2:1;//替换下一条边颜色
level++;
}
rob=2;
level=0;
rf=new boolean[n];
bf=new boolean[n];
queue.add(0);
while (!queue.isEmpty())
{
int size=queue.size();
for(int i=0;i<size;i++)
{
int cur=queue.poll();
res[cur]=Math.min(level,res[cur]);
if(rob==1)
{
if(!red.containsKey(cur)) continue;
for(int c:red.get(cur))
{
if(!rf[c])
{
queue.offer(c);
rf[c]=true;
}
}
}else{
if(!blue.containsKey(cur)) continue;
for(int c:blue.get(cur))
{
if(!bf[c])
{
queue.offer(c);
bf[c]=true;
}
}
}
}
rob=rob==1?2:1;
level++;
}
for(int i=0;i<n;i++) if(res[i]==Integer.MAX_VALUE) res[i]=-1;//将不能到达的节点置为-1
return res;
}
}