LeetCode 847. Shortest Path Visiting All Nodes

本文深入探讨了一道复杂的图论问题,提供了两种解决方案:一种基于DFS的递归搜索,另一种利用Floyd算法与DP实现最优路径查找。文章详细介绍了如何通过状态压缩优化DP过程,以找到遍历图中所有节点所需的最短路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这周lc比赛最后一题比较复杂拿出来说下

An undirected, connected graph of N nodes (labeled 0, 1, 2, ..., N-1) is given as graph.

graph.length = N, and j != i is in the list graph[i] exactly once, if and only if nodes i and j are connected.

Return the length of the shortest path that visits every node. You may start and stop at any node, you may revisit nodes multiple times, and you may reuse edges.



Example 1:

Input: [[1,2,3],[0],[0],[0]]
Output: 4
Explanation: One possible path is [1,0,2,0,3]
Example 2:

Input: [[1],[0,2,4],[1,3,4],[2],[1,2]]
Output: 4
Explanation: One possible path is [0,1,4,2,3]


Note:

1 <= graph.length <= 12
0 <= graph[i].length < graph.length

1.一开始的思路 – 能否在图中拿出一条最长的欧拉路 然后填上欧拉路中没有的点 每次添加一个ans+2

2.tle但是正确的解,从某个点开始dfs,ans= 搜到的最到深度+(总数-搜到的最大深度)*2

class Solution {
public:
    int ans ;
    map< pair< int ,int >  ,int > dp ;
    int  dfs( int u , vector < vector< int > >  & graph , int depth,map< int , int > & check ){
        int ans = 0 ; 
        for( int i=0 ; i< graph[u].size() ; i++){
            int v=  graph[u][i] ; 
            if( check[v] == 0 ){
                check[v]++;

                int t = 1 + dfs(  v, graph , depth+1 ,check ) ; 
                //dp[ {u,v} ] = t -1 ; 
                ans = max( ans , t ) ; 
                check[v]--;
            }
        }

        return ans ; 
    }
    int shortestPathLength(vector<vector<int>>& graph) {
        int n = graph.size() ; 
        int res = INT_MAX ;  

        for( int i=0 ; i< n ; i++){
            map< int , int > check ; 
            ans = 0 ; 
            check[i]++;
            int ans  = dfs( i , graph , 0 , check ) ; 
            int t = n -( ans + 1) ;  
            res = min ( res,  t*2 + ans ) ; 
        }

        return res ; 
    }
};

在上面的代码中我开了没有用到dp,想要通过记忆化搜索去ac代码

思路是如果这个点搜过了,并且知道它最大的深度直接加上最大深度即可

但是有个问题那就是进来的点需要判断是否在能搜到的最大深度的子集里

最后这题看了discuss 得知压缩dp通过S记录所有点的状态

dp[S][i] 代表着在 i 这个点的时候 ,我们搜了集合S中的状态

如果S的二进制是 10101代表 vertex 0,2,4 我们搜过了

如果此时的i为 1 如 dp[10101][1] 代表我们在 1 这个点时 ,搜掉10101所使用的最小代价

定义了状态 , 需要初始化dp

对于每个vertex应该有 dp[1 << i][i] = 0 因为我们不用走就已经可以得到S这个状态

接着是状态转移 和产生的代价

此处需要举个例子

如dp[11][0] 代表此时在0处集合为11的代价,那么他就应该满足

dp[11][0] = min( dp[11][0] , dp[10][1] + dis[1][0] ) 
class Solution {
public:
    int dp[1<<12][12];
    int dis[12][12] ; 
    void floyd( vector< vector< int> > & graph ){
        int n = graph.size(); 
        { //floyd algorithm
        //   init floyd algorithm
        for( int i =0 ; i < n; i++){
            for( int j =0 ; j<n ; j++){
                dis[i][j] = n*n ; 
            }
        }
        for( int i  =0 ; i< n; i ++){
            dis[i][i] = 0 ; 
        }
        for( int u = 0 ; u<n ; u++){
            for( auto & v : graph[u] ){
                dis[u][v] = 1 ;
                dis[v][u] = 1; 
            }
        }
        // get the table of dis[i][j] 
            for( int k =0 ; k< n ;k++){
                for( int i =0 ; i<n ; i++){
                    for( int j=0 ; j<n ; j++){
                        if( k!=i && k!=j ){
                            dis[i][j] = min( dis[i][j] , dis[i][k] +dis[k][j] ) ; 
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    int shortestPathLength(vector<vector<int>>& graph) {
        int n = graph.size() ; 
        floyd( graph ) ; 
        // init  dp array ;
        for( int i=0 ; i< n ; i++){
            for( int j=0 ; j<( 1<<n ) ; j++){
                dp[j][i] = n*n; 
            }
        }
        for( int i=0 ; i< n; i++){
            dp[1<<i][i] = 0 ; 
        }
        for( int j=1 ; j<(1<<n) ;  j++){
            for(int i=0;i<n ;i++){
                if( j &(1<<i) ) { // now the ith vertex is actually in the Set j 
                    for( int k=0 ;k<n ;k++){
                        dp[j][i] = min( dp[j][i] , dp[j^(1<<i)][k]+dis[k][i] ) ; 
                    }
                }
            }
        }
        int res = 1<< 15 ; 
        for( int i=0 ; i< n; i++){
            res = min ( res , dp[(1<<n) -1][i] ) ; 
        }
        return res; 
    }
};

此处求点对的最短路使用的是floyd算法, 但是也可以使用n次bfs达到

### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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