【LeetCode】1334. 阈值距离内邻居最少的城市（JAVA）（非100%）

原题地址： https://leetcode-cn.com/problems/find-the-city-with-the-smallest-number-of-neighbors-at-a-threshold-distance/
题目描述：
有 n 个城市，按从 0 到 n-1 编号。给你一个边数组 edges，其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti] 代表 fromi 和 toi 两个城市之间的双向加权边，距离阈值是一个整数 distanceThreshold。

返回能通过某些路径到达其他城市数目最少、且路径距离 最大 为 distanceThreshold 的城市。如果有多个这样的城市，则返回编号最大的城市。

注意，连接城市 i 和 j 的路径的距离等于沿该路径的所有边的权重之和。

示例 1：

输入：n = 4, edges = [[0,1,3],[1,2,1],[1,3,4],[2,3,1]], distanceThreshold = 4
输出：3
解释：城市分布图如上。
每个城市阈值距离 distanceThreshold = 4 内的邻居城市分别是：
城市 0 -> [城市 1, 城市 2]
城市 1 -> [城市 0, 城市 2, 城市 3]
城市 2 -> [城市 0, 城市 1, 城市 3]
城市 3 -> [城市 1, 城市 2]
城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市，但是我们必须返回城市 3，因为它的编号最大。

示例 2：

输入：n = 5, edges = [[0,1,2],[0,4,8],[1,2,3],[1,4,2],[2,3,1],[3,4,1]], distanceThreshold = 2
输出：0
解释：城市分布图如上。
每个城市阈值距离 distanceThreshold = 2 内的邻居城市分别是：
城市 0 -> [城市 1]
城市 1 -> [城市 0, 城市 4]
城市 2 -> [城市 3, 城市 4]
城市 3 -> [城市 2, 城市 4]
城市 4 -> [城市 1, 城市 2, 城市 3]
城市 0 在阈值距离 4 以内只有 1 个邻居城市。

提示：

• 2 <= n <= 100
• 1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2
• edges[i].length == 3
• 0 <= fromi < toi < n
• 1 <= weighti, distanceThreshold <= 10^4
• 所有 (fromi, toi) 都是不同的。

解题方案：
开始没读清楚题，所以多花了很多时间 这道题直接用Floyd算法算出全部的最短路径，然后找所有小于distanceThreshold的个数，再在个数最少的点中找标号最大的即可。
代码：

class Solution {
    public int findTheCity(int n, int[][] edges, int distanceThreshold) {
        int[] num = new int[n];
        int[][] edge = new int[n][n];
        for(int i = 0; i < n; i ++)
        {
            for(int j = 0; j < n; j ++)
                edge[i][j] = distanceThreshold + 1;
        }
        int len = edges.length;
        for(int i = 0; i < len; i ++)
        {
            edge[edges[i][0]][edges[i][1]] = edges[i][2];
            edge[edges[i][1]][edges[i][0]] = edges[i][2];
        }
        for(int k = 0; k < n; k ++)
        {
            for(int i = 0; i < n; i ++)
            {
                for(int j = 0; j < n; j ++)
                {
                    if(j == i)
                        continue;
                    if(edge[i][j] > edge[i][k] + edge[k][j])
                        edge[i][j] = edge[i][k] + edge[k][j];
                }
            }
        }
        int v = 0, min_num = n;
        for(int i = 0; i < n; i ++)
        {
            for(int j = 0; j < n; j ++)
            {
                if(edge[i][j] <= distanceThreshold)
                    num[i] ++;
            }
            if(num[i] <= min_num)
            {
                min_num = num[i];
                v = i;
            }
        }
        return v;
    }
}