美团2021校招笔试-小团无路可逃

最新推荐文章于 2025-05-08 02:42:23 发布

原来是大海

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文章标签：图论深度优先搜索最短路径算法邻接矩阵

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chw1234567/article/details/124506873

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该博客探讨了一种图论问题，通过输入的边和节点信息构建邻接矩阵，然后使用深度优先搜索（DFS）算法分别从指定节点x和y出发计算最短路径。最终，它找到并输出了x到所有其他节点的最大步数减去y到这些节点的步数的最小值。这是一个涉及图遍历和最短路径的经典算法应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

def count():
    n, x, y = list(map(int, input().split()))
 
    graph = [[] for _ in range(n + 1)]
    for i in range(n - 1):
        x1, x2 = list(map(int, input().split()))
 
        graph[x1].append(x2)
        graph[x2].append(x1)
    # 存储着x/y到index需要的步数
    res_x, res_y = [0] * (n + 1), [0] * (n + 1)
 
    def dfs(res, number, time=1):
        # 最外层dfs算第一步，所以time=1
        res[number] = time
        for i in graph[number]:
            if res[i] == 0:
                # 以i为起点，继续dfs
                dfs(res, i, time + 1)
    # 以x为起点，dfs，计的步数放在res_x里，对应其index
    dfs(res_x, x)
    dfs(res_y, y)
    print(max(res_x[i] - 1 if res_x[i] > res_y[i] else 0 for i in range(n)))
 
count()