https://github.com/September26/java-algorithms
给你一个有 n 个服务器的计算机网络,服务器编号为 0 到 n - 1 。同时给你一个二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ui, vi] 表示服务器 ui 和 vi 之间有一条信息线路,在 一秒 内它们之间可以传输 任意 数目的信息。再给你一个长度为 n 且下标从 0 开始的整数数组 patience 。
题目保证所有服务器都是 相通 的,也就是说一个信息从任意服务器出发,都可以通过这些信息线路直接或间接地到达任何其他服务器。
编号为 0 的服务器是 主 服务器,其他服务器为 数据 服务器。每个数据服务器都要向主服务器发送信息,并等待回复。信息在服务器之间按 最优 线路传输,也就是说每个信息都会以 最少时间 到达主服务器。主服务器会处理 所有 新到达的信息并 立即 按照每条信息来时的路线 反方向 发送回复信息。
在 0 秒的开始,所有数据服务器都会发送各自需要处理的信息。从第 1 秒开始,每 一秒最 开始 时,每个数据服务器都会检查它是否收到了主服务器的回复信息(包括新发出信息的回复信息):
如果还没收到任何回复信息,那么该服务器会周期性 重发 信息。数据服务器 i 每 patience[i] 秒都会重发一条信息,也就是说,数据服务器 i 在上一次发送信息给主服务器后的 patience[i] 秒 后 会重发一条信息给主服务器。
否则,该数据服务器 不会重发 信息。
当没有任何信息在线路上传输或者到达某服务器时,该计算机网络变为 空闲 状态。
请返回计算机网络变为 空闲 状态的 最早秒数 。
示例 1:
输入:edges = [[0,1],[1,2]], patience = [0,2,1]
输出:8
解释:
0 秒最开始时,
- 数据服务器 1 给主服务器发出信息(用 1A 表示)。
- 数据服务器 2 给主服务器发出信息(用 2A 表示)。
1 秒时,
- 信息 1A 到达主服务器,主服务器立刻处理信息 1A 并发出 1A 的回复信息。
- 数据服务器 1 还没收到任何回复。距离上次发出信息过去了 1 秒(1 < patience[1] = 2),所以不会重发信息。
- 数据服务器 2 还没收到任何回复。距离上次发出信息过去了 1 秒(1 == patience[2] = 1),所以它重发一条信息(用 2B 表示)。
2 秒时,
- 回复信息 1A 到达服务器 1 ,服务器 1 不会再重发信息。
- 信息 2A 到达主服务器,主服务器立刻处理信息 2A 并发出 2A 的回复信息。
- 服务器 2 重发一条信息(用 2C 表示)。
...
4 秒时,
- 回复信息 2A 到达服务器 2 ,服务器 2 不会再重发信息。
...
7 秒时,回复信息 2D 到达服务器 2 。
从第 8 秒开始,不再有任何信息在服务器之间传输,也不再有信息到达服务器。
所以第 8 秒是网络变空闲的最早时刻。
示例 2:
输入:edges = [[0,1],[0,2],[1,2]], patience = [0,10,10]
输出:3
解释:数据服务器 1 和 2 第 2 秒初收到回复信息。
从第 3 秒开始,网络变空闲。
提示:
n == patience.length
2 <= n <= 105
patience[0] == 0
对于 1 <= i < n ,满足 1 <= patience[i] <= 105
1 <= edges.length <= min(105, n * (n - 1) / 2)
edges[i].length == 2
0 <= ui, vi < n
ui != vi
不会有重边。
每个服务器都直接或间接与别的服务器相连。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/the-time-when-the-network-becomes-idle
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* 解题思路: * 首先先找0能达到的节点集合,那么这个集合就是1步可以到达的。 * 然后通过这个集合在找这个集合中的数字可以到达的,那就是2步可以到达的,递归下去,求出所有可到达的。 * 然后分别求1步,2步,3步...中的集合,每个数花费的时间。 * 所花时间分为三种情况, * 1:patience中的时间大于等于来回时间,则此时使用来回时间即可,2*step。 * 2:来回时间恰好等于patience中的时间的倍数,此时花费时间为:2 * step + (2 * step / time - 1) * time * 3:来回时间不等于patience中的时间的倍数,此时花费时间为:2 * step + (2 * step / time) * time * 其中,2*step/time代表等待多少个周期。
public class Solution2039 {
// public int networkBecomesIdle(int[][] edges, int[] patience) {
// int n = patience.length;
// List[] adj = new List[n];
// for (int i = 0; i < n; ++i) {
// adj[i] = new ArrayList();
// }
// boolean[] visit = new boolean[n];
// for (int[] v : edges) {
// adj[v[0]].add(v[1]);
// adj[v[1]].add(v[0]);
// }
//
// Queue queue = new ArrayDeque();
// queue.offer(0);
// visit[0] = true;
// int dist = 1;
// int ans = 0;
// while (!queue.isEmpty()) {
// int size = queue.size();
// for (int i = 0; i < size; i++) {
// int curr = queue.poll();
// for (int v : adj[curr]) {
// if (visit[v]) {
// continue;
// }
// queue.offer(v);
// int time = patience[v] * ((2 * dist - 1) / patience[v]) + 2 * dist + 1;
// ans = Math.max(ans, time);
// visit[v] = true;
// }
// }
// dist++;
// }
// return ans;
// }
public int networkBecomesIdle(int[][] edges, int[] patience) {
Set allSet = new HashSet<>();
Set[] sets = new Set[patience.length];
for (int i = 0; i < patience.length; i++) {
if (i != 0) {
allSet.add(i);
}
sets[0] = new HashSet<>();
}
for (int[] ints : edges) {
int i1 = ints[0];
int i2 = ints[1];
Set integers1 = sets[i1];
if (i2 > 0) {
integers1.add(i2);
}
Set integers2 = sets[i2];
if (i1 > 0) {
integers2.add(i1);
}
}
Map> levelMap = new HashMap<>();
search(1, levelMap, allSet, sets[0], sets);
System.out.println(levelMap.size());
int max = 0;
for (int step : levelMap.keySet()) {
Set integers = levelMap.get(step);
for (int index : integers) {
int time = patience[index];
int minTime = step * 2;
if (minTime <= time) {
//使用stepTime
max = Math.max(minTime, max);
continue;
}
if ((step * 2) % time == 0) {
max = Math.max(2 * step + (2 * step / time - 1) * time, max);
continue;
}
max = Math.max(2 * step + (2 * step / time) * time, max);
}
}
return max + 1;
}
private void search(int level, Map> levelMap, Set allSet, Set set, Set[] sets) {
levelMap.put(level, set);
allSet.removeAll(set);
Set newSet = new HashSet<>();
for (Integer i : set) {
Set integers = sets[i];
if (integers == null) {
continue;
}
for (Integer value : integers) {
if (allSet.contains(value)) {
newSet.add(value);
allSet.remove(value);
}
}
}
if (newSet.size() == 0) {
return;
}
search(level + 1, levelMap, allSet, newSet, sets);
}
}