【2022-12-14每日一题】1697. 检查边长度限制的路径是否存在[Hard]
2022-12-14
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2022-12-14每日一题:1697. 检查边长度限制的路径是否存在
难度:Hard
标签:并查集 、 图 、 数组 、 排序
给你一个 n
个点组成的无向图边集 edgeList
,其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi]
表示点 ui
和点 vi
之间有一条长度为 disi
的边。请注意,两个点之间可能有 超过一条边 。
给你一个查询数组queries
,其中 queries[j] = [pj, qj, limitj]
,你的任务是对于每个查询 queries[j]
,判断是否存在从 pj
到 qj
的路径,且这条路径上的每一条边都 严格小于 limitj
。
请你返回一个 布尔数组 answer
,其中 answer.length == queries.length
,当 queries[j]
的查询结果为 true
时, answer
第 j
个值为 true
,否则为 false
。
示例 1:
输入:n = 3, edgeList = [[0,1,2],[1,2,4],[2,0,8],[1,0,16]], queries = [[0,1,2],[0,2,5]] 输出:[false,true] 解释:上图为给定的输入数据。注意到 0 和 1 之间有两条重边,分别为 2 和 16 。 对于第一个查询,0 和 1 之间没有小于 2 的边,所以我们返回 false 。 对于第二个查询,有一条路径(0 -> 1 -> 2)两条边都小于 5 ,所以这个查询我们返回 true 。
示例 2:
输入:n = 5, edgeList = [[0,1,10],[1,2,5],[2,3,9],[3,4,13]], queries = [[0,4,14],[1,4,13]] 输出:[true,false] 解释:上图为给定数据。
提示:
2 <= n <= 105
1 <= edgeList.length, queries.length <= 105
edgeList[i].length == 3
queries[j].length == 3
0 <= ui, vi, pj, qj <= n - 1
ui != vi
pj != qj
1 <= disi, limitj <= 109
- 两个点之间可能有 多条 边。
方法一:离线查询+并查集
详细思路过程见官方题解,这里只做个人刷题记录,方便后续查询阅读
func distanceLimitedPathsExist(n int, edgeList [][]int, queries [][]int) []bool {
// 按边长从小到大排序
sort.Slice(edgeList, func(i, j int) bool { return edgeList[i][2] < edgeList[j][2] })
// 并查集模板
fa := make([]int, n)
for i := range fa {
fa[i] = i
}
var find func(int) int
find = func(x int) int {
if fa[x] != x {
fa[x] = find(fa[x])
}
return fa[x]
}
merge := func(from, to int) {
x, y := find(from), find(to)
fa[x] = y
}
// 把索引记录下来
for i := range queries {
queries[i] = append(queries[i], i)
}
// 按照 limit 从小到大排序,方便离线
sort.Slice(queries, func(i, j int) bool { return queries[i][2] < queries[j][2] })
ans, k := make([]bool, len(queries)), 0
for _, query := range queries {
// 把小于 limit 的边进行连接
for ; k < len(edgeList) && edgeList[k][2] < query[2]; k++ {
merge(edgeList[k][0], edgeList[k][1])
}
ans[query[3]] = find(query[0]) == find(query[1])
}
return ans
}
复杂度分析
时间复杂度:$O(ElogE+mlogm+(E+m)logn+n)$,其中 E 是 edgeList 的长度,m 是 queries 的长度,n 是点数。对 edgeList 和 queries 进行排序分别需要 $O(ElogE)$ 和 $O(mlogm)$,并查集初始化需要 $O(n)$,并查集查询和合并总共需要 $O((E+m)logn)$。
空间复杂度:$O(logE+m+n)$。保存并查集需要 $O(n)$ 的空间,保存 index 需要 $O(m)$ 的空间,以及排序需要的栈空间。