【深度优先搜索-简单】1971. 寻找图中是否存在路径

最新推荐文章于 2024-09-26 20:38:46 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-26 20:38:46 发布 · 365 阅读

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#深度优先 #leetcode #算法

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这篇博客探讨了如何在图中寻找从源节点到目标节点的有效路径。提供了两种算法实现：广度优先搜索（BFS）和深度优先遍历（DFS）。在给定的代码中，当边为空或者源节点等于目标节点时，直接返回真。否则，通过构建邻接表来表示图，并用队列进行BFS，或者递归进行DFS，以判断是否存在有效路径。

【题目】
在这里插入图片描述

【代码】
【方法1】广度优先搜索
在这里插入图片描述

class Solution:
    def validPath(self, n: int, edges: List[List[int]], source: int, destination: int) -> bool:
        if edges==[] or source==destination:return True
        dic={}
        for a,b in edges:
            if a not in dic:
                dic[a]=[]
            dic[a].append(b)
            if b not in dic:
                dic[b]=[]
            dic[b].append(a)
        queue=[source]
        visited=[False]*n
        ans=False
        while queue:
            item=queue.pop(0)
            visited[item]=True
            if item in dic:
                if destination in dic[item]:
                    ans=True
                    break
                for son in dic[item]:
                    if visited[son]==False:
                        queue.append(son)
        return ans

【方法2】深度优先遍历
在这里插入图片描述

class Solution:
    def validPath(self, n: int, edges: List[List[int]], source: int, destination: int) -> bool:
        if edges==[] or source==destination:return True
        dic={}
        for a,b in edges:
            if a not in dic:
                dic[a]=[]
            dic[a].append(b)
            if b not in dic:
                dic[b]=[]
            dic[b].append(a)
        ans=False
        def dfs(x,visited):
            global ans
            visited[x]=True
            if x==destination:
                ans=True
                return True
            res=False
            for son in dic[x]:
                if visited[son]==False:
                    res =res or dfs(son,visited)
            return res
        return dfs(source,[False]*n)

【方法3】dfs
在这里插入图片描述

class Solution:
    def validPath(self, n: int, edges: List[List[int]], source: int, destination: int) -> bool:
        gra=[[] for _ in range(n)]
        for x,y in edges:
            gra[x].append(y)
            gra[y].append(x)
        if destination in gra[source]:
            return True
        v=set()
        flag=False
        def dfs(st):
            nonlocal flag
            if st==destination:
                flag=True
                return flag
            for i in gra[st]:
                if i in v:
                    continue
                v.add(i)
                dfs(i)            
        dfs(source)        
        return flag