题目
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城市用一个 双向连通 图表示,图中有 n
个节点,从 1
到 n
编号(包含 1
和 n
)。图中的边用一个二维整数数组 edges
表示,其中每个 edges[i] = [ui, vi]
表示一条节点 ui
和节点 vi
之间的双向连通边。每组节点对由 最多一条 边连通,顶点不存在连接到自身的边。穿过任意一条边的时间是 time
分钟。
每个节点都有一个交通信号灯,每 change
分钟改变一次,从绿色变成红色,再由红色变成绿色,循环往复。所有信号灯都 同时 改变。你可以在 任何时候 进入某个节点,但是 只能 在节点 信号灯是绿色时 才能离开。如果信号灯是 绿色 ,你 不能 在节点等待,必须离开。
第二小的值 是 严格大于 最小值的所有值中最小的值。
- 例如,
[2, 3, 4]
中第二小的值是3
,而[2, 2, 4]
中第二小的值是4
。
给你 n
、edges
、time
和 change
,返回从节点 1
到节点 n
需要的 第二短时间 。
注意:
- 你可以 任意次 穿过任意顶点,包括
1
和n
。 - 你可以假设在 启程时 ,所有信号灯刚刚变成 绿色 。
示例 1:
输入:n = 5, edges = [[1,2],[1,3],[1,4],[3,4],[4,5]], time = 3, change = 5
输出:13
解释:
上面的左图展现了给出的城市交通图。
右图中的蓝色路径是最短时间路径。
花费的时间是:
- 从节点 1 开始,总花费时间=0
- 1 -> 4:3 分钟,总花费时间=3
- 4 -> 5:3 分钟,总花费时间=6
因此需要的最小时间是 6 分钟。
右图中的红色路径是第二短时间路径。
- 从节点 1 开始,总花费时间=0
- 1 -> 3:3 分钟,总花费时间=3
- 3 -> 4:3 分钟,总花费时间=6
- 在节点 4 等待 4 分钟,总花费时间=10
- 4 -> 5:3 分钟,总花费时间=13
因此第二短时间是 13 分钟。
示例 2:
输入:n = 2, edges = [[1,2]], time = 3, change = 2
输出:11
解释:
最短时间路径是 1 -> 2 ,总花费时间 = 3 分钟
最短时间路径是 1 -> 2 -> 1 -> 2 ,总花费时间 = 11 分钟
提示:
2 <= n <= 104
n - 1 <= edges.length <= min(2 * 104, n * (n - 1) / 2)
edges[i].length == 2
1 <= ui, vi <= n
ui != vi
- 不含重复边
- 每个节点都可以从其他节点直接或者间接到达
1 <= time, change <= 103
思路
- 易知,求次短时间相当于求次短加权路径,而又因为消耗时间相同,所以等价于求次短路径
- 使用分支限界法,其中剪枝函数为: d < d i s t [ v ] [ 最小 ] or d i s t [ v ] [ 最小 ] < d < d i s t [ v ] [ 次小 ] d < dist[v][\text{最小}]\text{ or }dist[v][\text{最小}] < d < dist[v][\text{次小}] d<dist[v][最小] or dist[v][最小]<d<dist[v][次小]
- 求出次短路径后,易知耗时公式为:
t = { 0 , t i m o d ( 2 × c h a n g e ) ∈ [ 0 , c h a n g e ) 2 × c h a n g e − t i m o d ( 2 × c h a n g e ) t i m o d ( 2 × c h a n g e ) ∈ [ c h a n g e , 2 × c h a n g e ) t = \left\{ \begin{aligned} &0, &t_imod(2\times change) \in[0,change)\\ &2\times change-t_imod(2\times change) &t_imod(2\times change)\in[change,2\times change) \end{aligned} \right. t={0,2×change−timod(2×change)timod(2×change)∈[0,change)timod(2×change)∈[change,2×change)
代码
from collections import deque
from typing import List
class Solution:
def secondMinimum(self, n: int, edges: List[List[int]], time: int, change: int) -> int:
graph = [[] for _ in range(n+1)]
for edge in edges:
graph[edge[0]].append(edge[1])
graph[edge[1]].append(edge[0])
dist = [[float('inf')]*2 for _ in range(n+1)]
dist[1][0] = 0
q = deque([(1,0)])
while len(q) > 0:
p = q.popleft()
for v in graph[p[0]]:
d = p[1]+1
if d < dist[v][0]:
dist[v][0] = d
q.append((v, d))
elif dist[v][0] < d < dist[v][1]:
dist[v][1] = d
q.append((v, d))
ans = 0
for _ in range(dist[n][1]):
if ans % (change * 2) >= change:
ans += change * 2 - ans % (change * 2)
ans += time
return ans
复杂度
- 时间复杂度: O ( n e ) O(ne) O(ne),最坏情况下则是两个剪枝函数均不起作用,此时有 2 n 2n 2n次访问,而在节点当中,最坏情况是访问所有节点,即 e e e次访问
- 空间复杂度: O ( n + e ) O(n+e) O(n+e):邻接表保存图: 2 e 2e 2e, 搜索队列: 2 n (访问次数) × 2 (每次访问保存的数据量) 2n\text{(访问次数)}\times2\text{(每次访问保存的数据量)} 2n(访问次数)×2(每次访问保存的数据量)