176.Route Between Two Nodes in Graph-图中两个点之间的路线(中等题)

本文介绍了一种基于广度优先搜索(BFS)算法来判断有向图中两点间是否存在路径的方法。通过使用队列数据结构,从起点出发逐层遍历其邻居节点,直至找到目标节点或遍历所有可达节点。

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图中两个点之间的路线

  1. 题目

    给出一张有向图,设计一个算法判断两个点 s 与 t 之间是否存在路线。

  2. 样例

    如下图:
    这里写图片描述
    for s = B and t = E, return true
    for s = D and t = C, return false

  3. 题解

    直接使用BFS就可以了,如从起始节点开始,应依次先访问这个节点所指向的其他节点,也就是neigbors中存储的节点,再继续访问neigbors节点的neigbors,数据结构选用队列。

/**
 * Definition for Directed graph.
 * class DirectedGraphNode {
 *     int label;
 *     ArrayList<DirectedGraphNode> neighbors;
 *     DirectedGraphNode(int x) {
 *         label = x;
 *         neighbors = new ArrayList<DirectedGraphNode>();
 *     }
 * };
 */
public class Solution {
   /**
     * @param graph: A list of Directed graph node
     * @param s: the starting Directed graph node
     * @param t: the terminal Directed graph node
     * @return: a boolean value
     */
    public boolean hasRoute(ArrayList<DirectedGraphNode> graph, 
                            DirectedGraphNode s, DirectedGraphNode t) {
        if (s == t)
        {
            return true;
        }

        HashSet<DirectedGraphNode> visited = new HashSet<DirectedGraphNode>();
        Queue<DirectedGraphNode> queue = new LinkedList<DirectedGraphNode>();

        queue.offer(s);
        visited.add(s);
        while (!queue.isEmpty()) 
        {
            DirectedGraphNode node = queue.poll();
            for (int i = 0; i < node.neighbors.size(); i++) 
            {
                if (visited.contains(node.neighbors.get(i))) 
                {
                    continue;
                }
                visited.add(node.neighbors.get(i));
                queue.offer(node.neighbors.get(i));
                if (node.neighbors.get(i) == t) 
                {
                    return true;
                }
            }
        }

        return false;
    }
}

Last Update 2016.10.25

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