【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)

文章目录

  • 前言
    • 那么什么是单源最短路 / 多源最短路呢?
    • 如何解决此类题?
      • 解法一
      • 解法二
        • 对于解法二,如何编写代码?
  • 算法题
    • 542.01矩阵
    • 1020.飞地的数量
    • 1765.地图中的最高点
    • 1162.地图分析

前言

此前我们对 单源最短路 问题进行的讲解:

使用bfs算法解决单源最短路问题


那么什么是单源最短路 / 多源最短路呢?

画图来说,单源最短路问题即为:

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第1张图片

而对于多源最短路问题:

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第2张图片


如何解决此类题?

自然是 利用BFS算法解决,下面提出解法:

解法一

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第3张图片

解法二

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第4张图片
当我们将所有的源点作为一个源点来进行解题时,问题又变成了单源最短路问题,而为什么可以认为这种解法是正确的呢?

  • 感性的理解 :对于上图的ABC三点,显然A点到目标点的距离更远,当我们将其作为一个点时,A点就会被直接排除,此时该特殊源点实际上就是最近的源点的合并。

对于解法二,如何编写代码?

我们对于 单源最短路 问题的bfs解法为:

  • 将起始点加入到队列中,再进行一层一层的扩展

自然,对于 多源最短路 的bfs解法为:

  • 将所有的起始点加入到队列中,再进行一层一层的扩展

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第5张图片

算法题

542.01矩阵

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第6张图片

思路

  • 题意分析:题目要求返回一个数组,该数组的每一位都是矩阵中当前位置到最近的0的距离。这个数组我们叫做dist数组,下面多道题都会用上,
  • 解法一 对每个位置都进行扩展
    【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第7张图片
  • 解法二: bfs + 正难则反 + dist数组
    • 正难则反:将思维逆转!我们以0作为起点,对矩阵进行扩容
    • dist数组:也是结果数组,开始初始化为-1,对于dist[i][j]:
      • dist[i][j] == -1:未被检索过
      • dist[i][j] != -1:该位置到0的最短距离
    1. 将矩阵的所有起始点0的位置加入矩阵
    2. 根据下图的思路,每次对队列中的元素进行扩展
      【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第8张图片

代码

class Solution {
public:
    int dx[4] = {0, 0, -1, 1};
    int dy[4] = {-1, 1, 0 ,0};
    vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& mat) {
        int m = mat.size(), n = mat[0].size();
        vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, -1)); // 将dist数组元素初始化为-1(未检索的状态)
        queue<pair<int, int>> q;
        // 正难则反:以矩阵中的0作为起点进行扩展
        // 将所有起始点入队
        for(int i = 0; i < m; ++i)
            for(int j = 0; j < n; ++j)
                if(mat[i][j] == 0)
                {
                    q.push({i, j});
                    dist[i][j] = 0;
                }

        // 对队列中的元素进行拓展
        while(q.size())
        {
            auto [a, b] = q.front();    q.pop();
            for(int i = 0; i < 4; ++i)
            {
                int x = dx[i] + a, y = dy[i] + b;
                if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && dist[x][y] == -1)
                {
                    dist[x][y] = dist[a][b] + 1;
                    q.push({x, y});
                }
            }
        }
        return dist;
    }
};

1020.飞地的数量

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第9张图片

思路

  • 题意分析:题目要求返回无法离开水域的陆地单元格个数,即在边界内且被水域完全包裹的单元格。
  • 解法 bfs + 正难则反
    • 正难则反:我们以四边的1为起点,向内扩展
    • 多源bfs:将四边的1作为起点入队,将相连接的陆地单元格标记
    • 最后遍历visited数组,统计结果

代码

class Solution {
public:
    int dx[4] = {0, 0, -1, 1};
    int dy[4] = {-1, 1, 0, 0};

    int numEnclaves(vector<vector<int>>& grid) {
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        // 将visited数组元素初始化为0
        vector<vector<bool>> visited(m, vector<bool>(n, false));
        queue<pair<int, int>> q;
        // 正难则反:以边界的1为起始点,进行bfs
        // 1. 找到边界1,并扩展
        for(int i = 0; i < m; ++i)
            for(int j = 0; j < n; ++j)
                if(((i == 0 || i == m-1) || (j == 0 || j == n-1)) && grid[i][j] == 1)
                {
                    q.push({i, j});
                    visited[i][j] = true;
                }

        // 2. 多源bfs
        while(q.size())
        {
            auto [a, b] = q.front(); q.pop();
            for(int i = 0; i < 4; ++i)
            {
                int x = a + dx[i], y = b + dy[i];
                if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && !visited[x][y] && grid[x][y])
                {
                    q.push({x, y});
                    visited[x][y] = true;
                }
            }
        }

        // 3. 提取结果
        int ret = 0;
        for(int i = 0; i < m; ++i)
            for(int j = 0; j < n; ++j)
                if(!visited[i][j] && grid[i][j])
                    ++ret;

        return ret;
    }
};

1765.地图中的最高点

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第10张图片

思路

  • 题意分析:题目给出一个矩阵,1为水域,0为陆地,要求我们自行安排陆地高度,使矩阵的最高高度最大(相邻单元格高度差 <= 1)
  • 解法 bfs + dist数组
  • 思路
    1. 首先创建dist数组,原理与第一题01矩阵一样,将矩阵中所有水域的位置在dist中初始化为0,并插入到队列中。
    2. 由于要求矩阵的最高高度最大,我们在设计高度时自然要将高度差都设为最大值,即1
    3. 随后进行多源bfs的操作,综上我们发现,这道题理清思路后,代码方面和“01矩阵”完全一致

代码

class Solution {
public:
    int dx[4] = {0, 0, -1, 1};
    int dy[4] = {-1, 1, 0, 0};

    vector<vector<int>> highestPeak(vector<vector<int>>& isWater) {
        // 思路同 “10矩阵”
        int m = isWater.size(), n = isWater[0].size();
        vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, -1));
        queue<pair<int, int>> q;

        // 1.对水域进行扩展
        for(int i = 0; i < m; ++i)
            for(int j = 0; j < n; ++j)
                if(isWater[i][j] == 1) // 1是水域
                {
                    q.push({i, j});
                    dist[i][j] = 0;
                }

        // 2.
        while(q.size())
        {
            auto [a, b] = q.front();    q.pop();
            for(int i = 0; i < 4; ++i)
            {
                int x = a + dx[i], y = b + dy[i];
                if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && dist[x][y] == -1)
                {
                    q.push({x, y});
                    dist[x][y] = dist[a][b] + 1;
                }
            }
        }

        return dist;
    }
};

1162.地图分析

【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第11张图片

思路

  • 题意分析:题目要求找到离陆地最远的海洋单元格的曼哈顿距离, 曼哈顿距离 简单解释为:
    【算法】BFS算法解决多源最短路问题(C++)_第12张图片

  • 解法思路 bfs + 正难则反 + dist数组

    • 正难则反:题目要求找海洋到陆地的最大距离,我们以陆地单元格作为起始点,向内扩展
    • 同样的思路,我们首先遍历数组,将陆地单元格位置存入到队列中,并标记dist的位置
    • 后执行多源bfs的代码思路即可

代码

class Solution {
public:
    int dx[4] = {0, 0, -1, 1};
    int dy[4] = {-1, 1, 0, 0};
    int maxDistance(vector<vector<int>>& grid) {
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        // 正难则反:以1为起点,向内扩展并标记
        vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, -1));
        queue<pair<int, int>> q;
        // 1. 根据单元格1向内扩展
        for(int i = 0; i < m; ++i)
            for(int j = 0; j < n; ++j)
                if(grid[i][j] == 1)
                {
                    q.push({i, j});
                    dist[i][j] = 0;
                }

        // 2. 多源bfs
        int ret = -1; // 统计结果
        while(q.size())
        {
            auto [a, b] = q.front();    q.pop();
            for(int i = 0; i < 4; ++i)
            {
                int x = a + dx[i], y = b + dy[i];
                if((x >= 0 && x < m) && (y >= 0 && y < n) && dist[x][y] == -1)
                {
                    q.push({x, y});
                    dist[x][y] = dist[a][b] + 1;
                    ret = max(ret, dist[x][y]);
                }
            }
        }

        return ret;
    }
};

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