所有可能的路径
难度:
标签:
题目描述
English description is not available for the problem. Please switch to Chinese.
代码结果
运行时间: 26 ms, 内存: 17.3 MB
/*
* 思路:
* 1. 使用Java Stream和递归来实现DFS。
* 2. 递归函数返回从当前节点到目标节点的所有路径列表。
* 3. 合并所有路径并返回。
*/
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class Solution {
public List<List<Integer>> allPathsSourceTarget(int[][] graph) {
return dfs(graph, 0);
}
private List<List<Integer>> dfs(int[][] graph, int node) {
if (node == graph.length - 1) {
return Collections.singletonList(Collections.singletonList(node));
}
return Arrays.stream(graph[node])
.flatMap(nextNode -> dfs(graph, nextNode).stream())
.map(path -> {
List<Integer> newPath = new ArrayList<>();
newPath.add(node);
newPath.addAll(path);
return newPath;
})
.collect(Collectors.toList());
}
}
解释
方法:
该题解采用的是广度优先搜索(BFS)的方法来寻找所有从节点0到节点n-1的路径。首先,初始化一个队列q,并将只包含起点0的路径[0]加入到队列中。然后,利用一个循环进行搜索,每次从队列中取出一个路径p,查看p的最后一个节点可以到达的所有节点。对于每一个可达的节点i,如果i是终点n-1,则将路径加入到答案列表ans中;如果不是终点,则将其加入到当前路径的末尾,并将新路径加入到队列中以供后续处理。这样,当队列为空时,所有从起点到终点的路径都已被找到并存储在ans中。
时间复杂度:
O(2^n * n)
空间复杂度:
O(2^n * n)
代码细节讲解
🦆
题解中提到使用广度优先搜索(BFS),请问为什么选择使用BFS而不是深度优先搜索(DFS)来解决这个问题?
▷🦆
在广度优先搜索中,每次扩展路径时都创建了路径的新副本,这是否会导致内存使用效率降低?有没有更优的方法来处理路径的存储?
▷🦆
在实际的LeetCode提交中,题解是否考虑了图中可能出现的自环或重复边的情况?这些情况会怎样影响算法的实现?
▷