题目:
Given a list of airline tickets represented by pairs of departure and arrival airports [from, to]
, reconstruct the itinerary in order. All of the tickets belong to a man who departs from JFK
. Thus, the itinerary must begin with JFK
.
Note:
- If there are multiple valid itineraries, you should return the itinerary that has the smallest lexical order when read as a single string. For example, the itinerary
["JFK", "LGA"]
has a smaller lexical order than["JFK", "LGB"]
. - All airports are represented by three capital letters (IATA code).
- You may assume all tickets form at least one valid itinerary.
Example 1:
Input:
[["MUC", "LHR"], ["JFK", "MUC"], ["SFO", "SJC"], ["LHR", "SFO"]]
Output:["JFK", "MUC", "LHR", "SFO", "SJC"]
Example 2:
Input:
[["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
Output:["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
Explanation: Another possible reconstruction is["JFK","SFO","ATL","JFK","ATL","SFO"]
. But it is larger in lexical order.
分析:
给定一个机票的字符串二维数组 [from, to],子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点,对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK(肯尼迪国际机场)出发的先生,所以该行程必须从 JFK 出发。
可以将题目理解为一个有向图,飞机票当成图的边,最后求的是结点的顺序,实际上是求一个欧拉回路。
这里我们使用Hierholzer算法求解此问题。
正常来说我们应该先求出度为奇数的点,不过由于这道题告知要从“JFK”开始,所以我们可以直接从JFK开始搜索。
DFS(u):
while(u存在未被访问过的边e(u, v))
标记边e(u, v)已被访问
DFS(v)
END
将点u添加到路径集中
还是以上面的为例,从JFK开始,存在未被访问的边(1,3),我们在这个选择3,也就是通往SFO的边(注意此题要求应该是选择字符排序小的点,这里只是模拟一下求解欧拉回路的过程),然后我们将3这条边标记以访问。
然后从SFO开始,存在为被访问的边(4),我们选择4这条边,到达了ATL这个点,同样的4也被标记访问过了。
ATL存在未被访问的边(5,2),我们选择5这条边,到达了SFO这个点,5也被标记访问过。
SFO已经不存在未被访问的边了(4已经被标记访问过了),所以我们将SFO加入到路径集中[SFO],并返回上次访问的点。
此时ATL中还存在2这条边未被访问,我们选择2这条边,到达了JFK这个点,2也标记访问过。
JFK中1还未访问,我们选择1这条边,到达了ATL这个点,注意此时所有的边都已经访问过了,ATL没有边可以继续访问了,我们将ATL加入路径集[SFO,ATL],返回上次访问的点。
此时JFK也没有边访问了,我们将JFK加入[SFO,ATL,JFK]
同理ATL也没有可访问的边了,将ATL加入[SFO,ATL,JFK,ATL]
返回到SFO,也没有边可以访问了,将SFO加入[SFO,ATL,JFK,ATL,SFO]
最后我们回到了出发点JFK,1,3都已被标记访问过,将JFK加入到路径集中得[SFO,ATL,JFK,ATL,SFO,JFK],最后将结果集中数据反转一下即可得到所求得欧拉路径。也就是JFK->SFO->ATL->JFK->ATL->SFO
不过注意由于题中要求字符自然排序最小,所以我们在选择边时,要按照顺序选在下一个访问的结点。例如从JFK开始有通向SFO和ATL两个边,我们选择通往ATL的边,依照这样的规则我们可以得到结果
["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
小技巧:在保存机票起点和终点时,我们可以使用有限队列存储边,优先访问字符小的边。
程序:
C++
class Solution { public: vector<string> findItinerary(vectorstring>>& tickets) { for(int i = 0; i < tickets.size(); ++i){ if(map.find(tickets[i][0]) == map.end()){ priority_queue <string, vector<string>, cmp> q; q.push(tickets[i][1]); map[tickets[i][0]] = q; } else{ map[tickets[i][0]].push(tickets[i][1]); } } findPath("JFK"); reverse(res.begin(), res.end()); return res; } void findPath(string begin){ while(map.find(begin) != map.end() && map[begin].size() != 0){ string next = map[begin].top(); map[begin].pop(); findPath(next); } res.push_back(begin); } private: struct cmp { bool operator() (string a, string b) { return a > b; } }; vector<string> res; unordered_map<string, priority_queue <string, vector<string>, cmp>> map; };
Java
class Solution { public ListfindItinerary(List > tickets) { for(List
pair:tickets){ String key = pair.get(0); String value = pair.get(1); if(!map.containsKey(key)){ PriorityQueue p = new PriorityQueue<>(); p.add(value); map.put(key, p); } else{ map.get(key).add(value); } } getPath("JFK"); return res; } private void getPath(String begin){ while(map.containsKey(begin) && map.get(begin).size() != 0){ getPath(map.get(begin).poll()); } res.add(0, begin); } private List res = new ArrayList<>(); private Map > map = new HashMap<>(); }