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公司网站建设应符合哪些法规,北京网络seo推广公司,小程序定制开发话术,wap建站程序文章目录 1971.寻找图中是否存在路径797.所有可能的路径841.钥匙和房间 DFS的遍历的模版大差不差,主要是区别题目中的图是否是有环的?题目求解的是可达问题,路径数量问题 开始的时候,如果题目中的边的记录没有转化为邻接表的形式&…

文章目录

  • 1971.寻找图中是否存在路径
  • 797.所有可能的路径
  • 841.钥匙和房间

DFS的遍历的模版大差不差,主要是区别题目中的图是否是有环的?题目求解的是可达问题路径数量问题

  • 开始的时候,如果题目中的边的记录没有转化为邻接表的形式,那么就需要我们自己进行转化
  # 使用邻接表存储图adj = [[] for _ in range(n)]for u, v in edges:adj[u].append(v)adj[v].append(u)
  • 总体的遍历的模版
  # DFS 函数def dfs(i):if 终止条件return True# 如果需要标记,visited[i] = True  # 标记当前节点为已访问# 访问当前节点的邻居节点for neighbor in adj[i]:# 具体的操作# 返回return 

几类问题

  • 如果存在环的情况,一般要设置visited,不然会重复访问,当然,如果是有向无环图,就不用设置visited
  • 当你要记录一个节点是否被访问的时候,你就要设置这个visited
  • visited标记的更新的问题
def dfs(i):# 一般更新在外边visited[i] = True
  • 如何判断是否有环的问题?你可以记录当前节点的parent,当遇到一个新的已经访问的节点,并且该节点还不是父节点(感觉n>2才行)

1971.寻找图中是否存在路径

1971.寻找图中是否存在路径

在这里插入图片描述

思路分析:该题使用传统的DFS可以完成,当然使用并查集也可以完成.下面介绍使用dfs的做法

  • 使用dfs,首先为了方便起见,我们使用邻接表记录图中边的情况,注意使用的是邻接表,同时,我们应该开一个数组visited[i]用来记录节点i是否被访问过。递归的截止的条件是 i == destination,否则,我们首先将当前访问的节点标记为True,接着,我们访问i的邻居节点neighbor,如果邻居节点还没有被访问,我们就可以递归访问,当有一个节点返回True,我们就返回True,当访问完全部的节点都没有返回True,我们就返回True
from typing import Listclass Solution:def validPath(self, n: int, edges: List[List[int]], source: int, destination: int) -> bool:# 使用邻接表存储图adj = [[] for _ in range(n)]for u, v in edges:adj[u].append(v)adj[v].append(u)# 记录访问过的节点visited = [False] * n# DFS 函数def dfs(i):if i == destination:return Truevisited[i] = True  # 标记当前节点为已访问for neighbor in adj[i]:if not visited[neighbor]:if dfs(neighbor):return Truereturn False  # 所有路径都尝试过,未找到目标节点return dfs(source)

797.所有可能的路径

797.所有可能的路径

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思路分析:求解的是方案数,我们需要传递两个参数,当前访问到的节点i和当前的路径存储path,注意,每次应该先把当前的节点加入path,然后进行判断是否到达n-1,如果没有,就访问邻居节点,否则就把path加入ans答案中,访问完邻居之后,就path.pop()弹出节点i

class Solution:def allPathsSourceTarget(self, graph: List[List[int]]) -> List[List[int]]:ans = []  # 存储所有路径n = len(graph)def dfs(i, path):# 将当前节点加入路径path.append(i)# 如果当前节点是目标节点,将路径加入结果if i == n - 1:ans.append(path.copy())  # 注意:这里需要传递 path 的副本# 遍历所有邻居节点for neighbor in graph[i]:dfs(neighbor, path)  # 递归调用# 回溯:移除当前节点path.pop()dfs(0, [])  # 从节点 0 开始 DFSreturn ans

841.钥匙和房间

841.钥匙和房间

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思路分析:我们只要使用这个dfs进行遍历即可,通过判断访问的房间数是否等于n或者是否访问过全部的房间

class Solution:def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:n = len(rooms)visited = [False] * n  # 记录房间是否被访问过def dfs(i):nonlocal num  # 使用 nonlocal 关键字修改外部变量visited[i] = True  # 标记当前房间为已访问num += 1  # 更新已访问的房间数量for neigh in rooms[i]:  # 访问邻居if not visited[neigh]:dfs(neigh)  # 递归访问未访问的房间num = 0  # 记录已访问的房间数量dfs(0)  # 从房间 0 开始访问return num == n  # 检查是否所有房间都被访问过
http://www.dtcms.com/wzjs/325108.html

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