给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件,其中 equations[i] = [Ai, Bi] 和 values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 Ai 或 Bi 是一个表示单个变量的字符串。
另有一些以数组 queries 表示的问题,其中 queries[j] = [Cj, Dj] 表示第 j 个问题,请你根据已知条件找出 Cj / Dj = ? 的结果作为答案。
返回 所有问题的答案 。如果存在某个无法确定的答案,则用 -1.0 替代这个答案。如果问题中出现了给定的已知条件中没有出现的字符串,也需要用 -1.0 替代这个答案。
注意:输入总是有效的。你可以假设除法运算中不会出现除数为 0 的情况,且不存在任何矛盾的结果。
示例 1:
输入:equations = [[“a”,“b”],[“b”,“c”]], values = [2.0,3.0], queries = [[“a”,“c”],[“b”,“a”],[“a”,“e”],[“a”,“a”],[“x”,“x”]]
输出:[6.00000,0.50000,-1.00000,1.00000,-1.00000]
解释:
条件:a / b = 2.0, b / c = 3.0
问题:a / c = ?, b / a = ?, a / e = ?, a / a = ?, x / x = ?
结果:[6.0, 0.5, -1.0, 1.0, -1.0 ]
示例 2:
输入:equations = [[“a”,“b”],[“b”,“c”],[“bc”,“cd”]], values = [1.5,2.5,5.0], queries = [[“a”,“c”],[“c”,“b”],[“bc”,“cd”],[“cd”,“bc”]]
输出:[3.75000,0.40000,5.00000,0.20000]
示例 3:
输入:equations = [[“a”,“b”]], values = [0.5], queries = [[“a”,“b”],[“b”,“a”],[“a”,“c”],[“x”,“y”]]
输出:[0.50000,2.00000,-1.00000,-1.00000]
提示:
1 <= equations.length <= 20
equations[i].length == 2
1 <= Ai.length, Bi.length <= 5
values.length == equations.length
0.0 < values[i] <= 20.0
1 <= queries.length <= 20
queries[i].length == 2
1 <= Cj.length, Dj.length <= 5
Ai, Bi, Cj, Dj 由小写英文字母与数字组成
题目链接在:题目
class Solution:
def bfs(self, a, ss, target):
visited = set()
while len(ss) > 0:
top_key, top_value = ss.pop() ## key, score
if top_key in visited:
continue
visited.add(top_key)
for x in a[top_key]:
if x[0] == target:
return top_value * x[1]
else:
if x[0] not in visited:
ss.append((x[0], top_value*x[1]))
return -1.0
def calcEquation(self, equations: List[List[str]], values: List[float], queries: List[List[str]]) -> List[float]:
a = dict()
### 建图
for i in range(len(equations)):
prev, after = equations[i][0], equations[i][1]
prev_value, after_value = [], []
if prev in a:
prev_value = a[prev]
prev_value.append((after, values[i]))
a[prev] = prev_value
if after in a:
after_value = a[after]
after_value.append((prev, 1/values[i]))
a[after] = after_value
res = []
for x in queries:
if x[0] in a and x[1] in a:
ss = []
ss.append((x[0], 1.0))
val = self.bfs(a, ss, x[1])
res.append(val)
else:
res.append(-1.0)
return res