0787:K 站中转内最便宜的航班(1786 分)
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题目
有 n
个城市通过一些航班连接。给你一个数组 flights
,其中 flights[i] = [fromi, toi, pricei]
,表示该航班都从城市 fromi
开始,以价格 pricei
抵达 toi
。
现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src
和目的地 dst
,你的任务是找到出一条最多经过 k
站中转的路线,使得从 src
到 dst
的 价格最便宜 ,并返回该价格。 如果不存在这样的路线,则输出 -1
。
示例 1:
输入: n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]] src = 0, dst = 2, k = 1 输出: 200 解释: 城市航班图如下 从城市 0 到城市 2 在 1 站中转以内的最便宜价格是 200,如图中红色所示。
示例 2:
输入: n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]] src = 0, dst = 2, k = 0 输出: 500 解释: 城市航班图如下 从城市 0 到城市 2 在 0 站中转以内的最便宜价格是 500,如图中蓝色所示。
提示:
1 <= n <= 100
0 <= flights.length <= (n * (n - 1) / 2)
flights[i].length == 3
0 <= fromi, toi < n
fromi != toi
1 <= pricei <= 104
- 航班没有重复,且不存在自环
0 <= src, dst, k < n
src != dst
相似问题:
分析
#1
限制了路径长度的可以先考虑动态规划。
用 dp[i][j] 代表从 src 到 i 最多飞 j 次的最低价格,即可递推。
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#2
可以优化为一维数组。观察发现,这本质上就是 Bellman-Ford 算法。
区别在于必须保存上一轮的距离数组,保证每轮只多松弛一次
解答
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52 ms
*附加
还有个巧妙的解法。
将状态 (城市 u,飞行次数 c) 看作顶点,如果 c <k+1,那么对于航班 <u,v,w>,从 (u, c) 到 (v, c+1) 连有向边,权重 w。
问题即转为在新图中求 (src, 0) 到 (dst, 0<=c<=k+1) 的最短路,可以用 dijkstra 算法。
具体实现时不需要真的构造出新图。
解答
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160 ms