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这是 LeetCode 上的 675. 为高尔夫比赛砍树 ,难度为 困难。
Tag : 「图论 BFS」、「AStar 算法」、「启发式搜索」、「并查集」
你被请来给一个要举办高尔夫比赛的树林砍树。树林由一个 的矩阵表示, 在这个矩阵中:
每一步,你都可以向上、下、左、右四个方向之一移动一个单位,如果你站的地方有一棵树,那么你可以决定是否要砍倒它。
你需要按照树的高度从低向高砍掉所有的树,每砍过一颗树,该单元格的值变为 (即变为地面)。
你将从 点开始工作,返回你砍完所有树需要走的最小步数。 如果你无法砍完所有的树,返回 。
可以保证的是,没有两棵树的高度是相同的,并且你至少需要砍倒一棵树。
示例 1: 
输入:forest = [[1,2,3],[0,0,4],[7,6,5]]
输出:6
解释:沿着上面的路径,你可以用 6 步,按从最矮到最高的顺序砍掉这些树。
示例 2: 
输入:forest = [[1,2,3],[0,0,0],[7,6,5]]
输出:-1
解释:由于中间一行被障碍阻塞,无法访问最下面一行中的树。
示例 3:
输入:forest = [[2,3,4],[0,0,5],[8,7,6]]
输出:6
解释:可以按与示例 1 相同的路径来砍掉所有的树。
(0,0) 位置的树,可以直接砍去,不用算步数。
提示:
基本题意为:给定一个 的矩阵,每次能够在当前位置往「四联通」移动一个单位,其中 的位置代表障碍(无法访问), 的位置代表平地(可直接访问,且无须进行任何决策),其余大于 的位置代表有树,经过该位置的时候可以考虑将树砍掉(相应值变为平地 )。
同时题目限定了我们只能按照「从低到高」的顺序进行砍树,并且图中不存在高度相等的两棵树,这意味着 整个砍树的顺序唯一确定,就是对所有有树的地方进行「高度」排升序,即是完整的砍树路线。
而另外一个更为重要的性质是:点与点之间的最短路径,不会随着砍树过程的进行而发生变化(某个树点被砍掉,只会变为平地,不会变为阻碍点,仍可通过)。
综上,砍树的路线唯一确定,当我们求出每两个相邻的砍树点最短路径,并进行累加即是答案(整条砍树路径的最少步数)。
因此,再结合数据范围只有
,并且点与点之间边权为
(每次移动算一步),我们可以直接进行 BFS 进行求解。
先对整张图进行一次遍历,预处理出所有的树点(以三元组 的形式进行存储),并对其以 排升序,得到唯一确定的砍树路径。
之后就是计算砍树路径中相邻点的最短距离,运用 BFS 求解任意两点的最短路径复杂度为
,我们最多有
个树点,因此整体复杂度为
。
求解相邻点的最短距离的部分也是整个算法的复杂度上界,数据范围只有 ,计算量不超过 ,可以过。
代码:
class Solution {
int N = 50;
int[][] g = new int[N][N];
int n, m;
List<int[]> list = new ArrayList<>();
public int cutOffTree(List<List<Integer>> forest) {
n = forest.size(); m = forest.get(0).size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
g[i][j] = forest.get(i).get(j);
if (g[i][j] > 1) list.add(new int[]{g[i][j], i, j});
}
}
Collections.sort(list, (a,b)->a[0]-b[0]);
if (g[0][0] == 0) return -1;
int x = 0, y = 0, ans = 0;
for (int[] ne : list) {
int nx = ne[1], ny = ne[2];
int d = bfs(x, y, nx, ny);
if (d == -1) return -1;
ans += d;
x = nx; y = ny;
}
return ans;
}
int[][] dirs = new int[][]{{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
int bfs(int X, int Y, int P, int Q) {
if (X == P && Y == Q) return 0;
boolean[][] vis = new boolean[n][m];
Deque<int[]> d = new ArrayDeque<>();
d.addLast(new int[]{X, Y});
vis[X][Y] = true;
int ans = 0;
while (!d.isEmpty()) {
int size = d.size();
while (size-- > 0) {
int[] info = d.pollFirst();
int x = info[0], y = info[1];
for (int[] di : dirs) {
int nx = x + di[0], ny = y + di[1];
if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue;
if (g[nx][ny] == 0 || vis[nx][ny]) continue;
if (nx == P && ny == Q) return ans + 1;
d.addLast(new int[]{nx, ny});
vis[nx][ny] = true;
}
}
ans++;
}
return -1;
}
}

BFS 求最短路的复杂度为
,统计完整路径的复杂度为
由于问题的本质是求最短路,同时原问题的边权为
,因此套用其他复杂度比 BFS 高的最短路算法,对于本题而言是没有意义,但运用启发式搜索 AStar 算法来优化则是有意义。
因为在 BFS 过程中,我们会无差别往「四联通」方向进行搜索,直到找到「当前树点的下一个目标位置」为止,而实际上,两点之间的最短路径往往与两点之间的相对位置相关。
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