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  • LeetCode 332. Reconstruct Itinerary 最小欧拉路径

    题意

    给N个单词表示N个点,和N-1个单词对,表示可以走的路径,求字典序最小的总路径。

    首先说下这么暴力DFS能过。暴力的我都不敢写= =

    class Solution {
    public:
        vector<string> findItinerary(vector<vector<string> >& tickets) {
            map<string, vector<string> > mp;
    
            for (int i = 0; i < tickets.size(); i++) {
                string from = tickets[i][0];
                string to = tickets[i][1];
                if (mp.find(from) == mp.end()) {
                    vector<string> v;
                    v.push_back(to);
                    mp[from] = v;
                } else {
                    mp[from].push_back(to);
                }
            }
            for (map<string, vector<string> >::iterator iter = mp.begin(); iter != mp.end(); iter++) {
                sort(iter->second.begin(), iter->second.end());
            }
            vector<string> res;
            string cur = "JFK";
            res.push_back(cur);
            dfs(cur, mp, res, tickets.size());
            return res;
        }
    
        bool dfs(string cur, map<string, vector<string> > &mp, vector<string> &res, int n) {
            if (res.size() == n + 1) return true;
            if (mp.find(cur) == mp.end()) return false;
            if (mp[cur].size() == 0) return false;
            for (int i = 0; i < mp[cur].size(); i++) {
                string nxt = mp[cur][i];
                res.push_back(nxt);
                mp[cur].erase(mp[cur].begin() + i);
                if (dfs(nxt, mp, res, n)) return true;
                mp[cur].insert(mp[cur].begin() + i, nxt);
                res.pop_back();
            }
            return false;
        }
    };
    View Code

    然后说正解。

    如果把每一个字符串当做一个点,每一个字符串对就是一条有向边。那么这么题目就是要求输出最小字典序的欧拉路径。

    以下参考 https://www.cnblogs.com/TEoS/p/11376707.html

    什么是欧拉路径?欧拉路径就是一条能够不重不漏地经过图上的每一条边的路径,即小学奥数中的一笔画问题。而若这条路径的起点和终点相同,则将这条路径称为欧拉回路。

    如何判断一个图是否有欧拉路径呢?显然,与一笔画问题相同,一个图有欧拉路径需要以下几个条件:

    • 首先,这是一个连通图
    • 若是无向图,则这个图的度数为奇数的点的个数必须是0或2;若是有向图,则要么所有点的入度和出度相等,要么有且只有两个点的入度分别比出度大1和少1

    上面这两个条件很好证明。查找欧拉路径前,必须先保证该图满足以上两个条件,否则直接判误即可。

    查找欧拉路径的算法有Fluery算法和Hierholzer算法。下面介绍一下Hierholzer算法。

    算法流程:

    1. 对于无向图,判断度数为奇数的点的个数,若为0,则设任意一点为起点,若为2,则从这2个点中任取一个作为起点;对于有向图,判断入度和出度不同的点的个数,若为0,则设任意一点为起点,若为2,则设入度比出度小1的点为起点,另一点为终点。具体起点的选择要视题目要求而定。
    2. 从起点开始进行递归:对于当前节点x,扫描与x相连的所有边,当扫描到一条(x,y)时,删除该边,并递归y。扫描完所有边后,将x加入答案队列。
    3. 倒序输出答案队列。(因为这里是倒序输出,我们可以用栈来存储答案,当然用双端队列也可以)

    我画图理解一下这个算法,一个欧拉路径其实都是这个样子的

    就是从起点到终点的路径上画几个圈。

    举两个具体的例子

    path = []

    A --> B --> C 因为C没有再相连的边 所以把C加入路径 path=[C]

        --> D --> B 因为B没有再相连的边 所以把B加入路径 path=[C, B]

          D  path=[C, B, D]

       B path=[C, B, D, B]

    A path=[C, B, D, B, A]

    path = []

    A --> B --> C --> B --> D 因为D没有再相连的边 所以把D加入路径 path=[D]

              B path=[D, B]

          C path=[D, B, C]

       B path=[D, B, C, B]

    A path=[D, B, C, B, A]

    所以无论先遍历的那一条边都能得出正确的欧拉路径,既然题目要求字典序,那么每次选择最小字符串先处理即可。

    代码

    class Solution {
    public:
        vector<string> findItinerary(vector<vector<string> >& tickets) {
            map<string, priority_queue<string,vector<string>,greater<string> > > mp;
    
            for (int i = 0; i < tickets.size(); i++) {
                string from = tickets[i][0];
                string to = tickets[i][1];
                if (mp.find(from) == mp.end()) {
                    priority_queue<string,vector<string>,greater<string> > q;
                    q.push(to);
                    mp[from] = q;
                } else {
                    mp[from].push(to);
                }
            }
            vector<string> res;
            string cur = "JFK";
            dfs(cur, mp, res);
            reverse(res.begin(), res.end());
            return res;
        }
    
        void dfs(string cur, map<string, priority_queue<string,vector<string>,greater<string> > > &mp, vector<string> &res) {
            while(mp[cur].size()) {
                string nxt = mp[cur].top();
                mp[cur].pop();
                dfs(nxt, mp, res);
            }
            res.push_back(cur);
        }
    };
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wenruo/p/12174184.html
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