LeetCode 743 - 网络延迟时间
AlightYoung 8/3/2021 LeetCode
中等
原题链接:https://leetcode-cn.com/problems/network-delay-time (opens new window)
# 题目描述
有 n 个网络节点,标记为 1 到 n。
给你一个列表 times,表示信号经过 有向 边的传递时间。 times[i] = (ui, vi, wi),其中 ui 是源节点,vi 是目标节点, wi 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。
现在,从某个节点 K 发出一个信号。需要多久才能使所有节点都收到信号?如果不能使所有节点收到信号,返回 -1 。
示例 1
输入:times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
输出:2
示例 2
输入:times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1 输出:1
示例 3
输入:times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2 输出:-1
提示
1 <= k <= n <= 100
1 <= times.length <= 6000
times[i].length == 3
1 <= ui, vi <= n
ui != vi
0 <= wi <= 100
所有 (ui, vi) 对都 互不相同(即,不含重复边)
# Python题解
# 方法一:Dijkstra 算法
Dijkstra 算法
迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法的策略,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止。
def networkDelayTime(self, times, n, k):
"""
:type times: List[List[int]]
:type n: int
:type k: int
:rtype: int
"""
# 邻接矩阵存储图,此处存储距离信息
g = [[float('inf')] * n for _ in range(n)]
# 从邻接矩阵更新权重,对下标进行了减一处理
for start, end, time in times:
g[start - 1][end - 1] = time
# 目标节点到其他节点的最短距离列表信息
distance = [float('inf')] * n
# 起点距离设置为0
distance[k - 1] = 0
# 用于标记已被经过的节点
used = [False] * n
# 遍历所有节点
for _ in range(n):
# 第一次不用比较距离用到的参数
x = -1
# 获取未被标记的最近节点
for index, false in enumerate(used):
if not false and (x == -1 or distance[index] < distance[x]):
x = index
# 标记节点
used[x] = True
# 更新最短路径距离
for index, time in enumerate(g[x]):
distance[index] = min(distance[index], distance[x] + time)
# 要求所有节点接收,所以返回最短距离的最大值
ans = max(distance)
# 如果存在inf则代表有节点不可达,此时返回-1
return ans if ans < float('inf') else -1
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# 总结
题解没看懂,debug了一遍才看懂一点,然后写了点注释 😦
增加测试用例,又debug了一遍,有了新的理解,已更新注释信息。