BFS广搜+贪心 leetcode 1293. 网格中的最短路径

题目描述

leetcode 1293. 网格中的最短路径
给你一个 m * n 的网格，其中每个单元格不是 0（空）就是 1（障碍物）。每一步，您都可以在空白单元格中上、下、左、右移动。
如果您 最多 可以消除 k 个障碍物，请找出从左上角 (0, 0) 到右下角 (m-1, n-1) 的最短路径，并返回通过该路径所需的步数。如果找不到这样的路径，则返回 -1。

示例 1：
输入：
grid =
[[0,0,0],
[1,1,0],
[0,0,0],
[0,1,1],
[0,0,0]],
k = 1
输出：6
解释：
不消除任何障碍的最短路径是 10。
消除位置 (3,2) 处的障碍后，最短路径是 6 。该路径是 (0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (1,2) -> (2,2) -> (3,2) -> (4,2).

示例 2：
输入：
grid =
[[0,1,1],
[1,1,1],
[1,0,0]],
k = 1
输出：-1
解释：
我们至少需要消除两个障碍才能找到这样的路径。

提示：
grid.length == m
grid[0].length == n
1 <= m, n <= 40
1 <= k <= m*n
grid[i][j] == 0 or 1
grid[0][0] == grid[m-1][n-1] == 0
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/shortest-path-in-a-grid-with-obstacles-elimination
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概述

典型的BFS算法是通过队列按顺序存储层级搜索，即每个层级都搜索一遍，如图的最佳路径搜索，网格最小步数搜索等一般使用BFS。
通用的BFS代码模板：

// 节点访问标识,访问过的节点无需访问（剪枝）
int[][] visited = new int[m][n];
// 队列初始化
Queue<Node> queue = new LinkedList();

// 【第1步】将起点加入队列, 非空进入循环
queue.add(第一个数据)
while(!queue.isEmpty()) {
    // 【第2步】 获取当前队列长度即同一层级（辈分）节点个数，并遍历
    int size = queue.size(); // 一定要先获取，queue后面要加入下一层级节点
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        // 【第3步】 对同一层级节点逐个寻找下一层有效**路径节点**，找到目标直接返回结果终止搜索。
        Node node = queue.poll();
        // 下一层节点 比如网格上下左右移动
        Node nextNode = node.x + xj;
        //  1. 不符合要求的下一层节点直接过滤（比如越界、已经被visited[][]标记访问了）
        //  2. 找到目标节点 直接返回结果
        //  3. 符合要求的下一层节点放入队列
        queue.offer(nextNode)
    }
}
// 【第4步】 BFS搜索完成没找到结果，返回-1
return -1;

题目类型扩展：

1. 若