https://leetcode-cn.com/problems/route-between-nodes-lcci
节点间通路。给定有向图,设计一个算法,找出两个节点之间是否存在一条路径。
示例1:
输入:n = 3, graph = [[0, 1], [0, 2], [1, 2], [1, 2]], start = 0, target = 2
输出:true
示例2:
输入:n = 5, graph = [[0, 1], [0, 2], [0, 4], [0, 4], [0, 1], [1, 3], [1, 4], [1, 3], [2, 3], [3, 4]], start = 0, target = 4
输出 true
提示:
节点数量n在[0, 1e5]范围内。
节点编号大于等于 0 小于 n。
图中可能存在自环和平行边。
来源:力扣(LeetCode)
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简单学习了下图,笔记。
- 建一个邻接表
- dfs 查找
邻接表
如果当前顶点就是目标顶点:
return true
否则:
把当前顶点加入“已遍历”队列中
let found = false 记录dfs邻接点是否能找到目标顶点
遍历当前顶点的所有邻接点:
如果这个邻接点是“未遍历”:
继续dfs查找,只要有一个查找返回了true,found = true
return found
JavaScript Code
/**
* @param {number} n
* @param {number[][]} graph
* @param {number} start
* @param {number} target
* @return {boolean}
*/
var findWhetherExistsPath = function (n, graph, start, target) {
// 建图
const adjList = {};
for (let i = 0; i < n; i++) {
adjList[i] = new Set();
}
graph.forEach(edge => adjList[edge[0]].add(edge[1]));
// dfs
const dfs = (start, target, adjList, visited) => {
if (start === target) return true;
visited[start] = true;
const neighs = adjList[start];
let found = false;
neighs.forEach(neigh => {
if (!visited[neigh]) {
const res = dfs(neigh, target, adjList, visited);
res && (found = res);
}
});
return found;
};
return dfs(start, target, adjList, []);
};
- 时间复杂度:$O(V+E)$,V 是顶点数,E 是边的数量。
- 空间复杂度:$O(V+E)$,V 是顶点数,E 是边的数量,邻接表的空间复杂度是
$O(V+E)$ ,dfs 递归栈的空间复杂度是$O(V)$ 。