package com.wsq.leetcode;
/**
* 787. K 站中转内最便宜的航班
* @author wsq
* @date 2020/10/21
有 n 个城市通过 m 个航班连接。每个航班都从城市 u 开始,以价格 w 抵达 v。
现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到从 src 到 dst 最多经过 k 站中转的最便宜的价格。 如果没有这样的路线,则输出 -1。
示例 1:
输入:
n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]]
src = 0, dst = 2, k = 1
输出: 200
链接:https://leetcode-cn.com/problems/cheapest-flights-within-k-stops
*/
import java.util.Arrays;
public class FindCheapestPrice {
/**
* 动态规划,虽然知道了动态规划解题的基本思想,但是在处理复杂问题是,还是有点无知所措
* 1.确定状态
* 最后一步:经过k-1个中转战达到 站点i-1,然后经过一步达到站点i
* 子问题:计算经过k-1个中转到达i-1站点所需的最小的代价
* 2.定义转移方程
* f[i][k] = min(f[i][k], f[i][k-1] + w)
* 3.初始化条件以及边界情况
* 计算src直达的状态
* 4.计算顺序
* @param n
* @param flights
* @param src
* @param dst
* @param K
* @return
*/
public int findCheapestPrice(int n, int[][] flights, int src, int dst, int K) {
// 转移方程表示,经过多少中转最小代价到达目标
int[][] f = new int[n][K + 1];
for(int i = 0; i < n; i++){
Arrays.fill(f[i], Integer.MAX_VALUE);
}
// 由src直达的目的地
for(int[] flight: flights){
if(flight[0] == src){
f[flight[1]][0] = flight[2];
}
}
// 设置出发地和目的地相同的状态,由于测试用例中存在环路,需要将src与dst相同的状态置成0
for(int i = 0; i <= K; i++){
f[src][i] = 0;
}
for(int i = 1; i <= K; i++){
for(int[] flight: flights){
if(f[flight[0]][i-1] != Integer.MAX_VALUE){
f[flight[1]][i] = Math.min(f[flight[1]][i], f[flight[0]][i-1] + flight[2]);
}
}
}
return f[dst][K] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : f[dst][K];
}
}
787. K 站中转内最便宜的航班(动态规划)
最新推荐文章于 2025-05-29 00:30:00 发布