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修改图边权重

来源:dev.to 2024-09-01 23:37:03 0浏览 收藏
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golang学习网今天将给大家带来《修改图边权重》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!以下内容将会涉及到等等知识点,如果你是正在学习文章或者已经是大佬级别了,都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家!

2699。修改图边权重

难度:

主题:图、堆(优先级队列)、最短路径

给你一个无向加权连通图,其中包含标记为0到n - 1的n个节点,以及一个整数数组edges,其中edges[i] = [ai, b i, wi] 表示节点 ai 和 bi 之间有一条边,权重为 wi.

某些边的权重为 -1 (wi = -1),而其他边的权重为 (wi > 0)。

你的任务是修改所有边的权重为-1,方法是在[1, 2 * 109范围内分配正整数值 ] 使得节点源和目的地之间的最短距离变得等于整数目标。如果有多次修改使源和目的地之间的最短距离等于目标,则其中任何一个都将被视为正确。

如果可以使从源到目的地的最短距离等于目标,则返回以任意顺序包含所有边(甚至未修改的边)的数组,如果不可能,则返回空数组 .

注意:不允许修改初始为正权重的边的权重。

示例1:

修改图边权重

  • 输入: n = 5,边 = [[4,1,-1],[2,0,-1],[0,3,-1],[4,3,-1] ],源 = 0,目的地 = 1,目标 = 5
  • 输出: [[4,1,1],[2,0,1],[0,3,3],[4,3,1]]
  • 解释:上图显示了对边缘的可能修改,使得从 0 到 1 的距离等于 5。

示例2:

修改图边权重

  • 输入: n = 3,边 = [[0,1,-1],[0,2,5]],源 = 0,目的地 = 2,目标 = 6
  • 输出: []
  • 解释: 上图包含初始边。通过修改权重-1的边是不可能使从0到2的距离等于6的。因此,返回一个空数组。

示例 3:

修改图边权重

  • 输入: n = 4,边 = [[1,0,4],[1,2,3],[2,3,5],[0,3,-1]],源= 0,目的地 = 2,目标 = 6
  • 输出: [[1,0,4],[1,2,3],[2,3,5],[0,3,1]]
  • 解释:上图显示了修改后的图,其中从 0 到 2 的最短距离为 6。

约束:

  • 1 <=n <=100
  • 1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2
  • 边[i].length == 3
  • 0 <= ai, bi < n
  • wi = -1 或 1 <= wi <= 107
  • ai != bi
  • 0 <= 源,目标 < n
  • 来源!=目的地
  • 1 <= 目标 <= 109
  • 图是连通的,不存在自环或重复边

提示:

  1. 首先,检查是否确实可以使从源到目的地的最短路径等于目标。
  2. 如果在没有修改边的情况下从源到目的地的最短路径小于目标,则这是不可能的。
  3. 如果从源到目的地的最短路径(包括要修改的边并为其分配临时权重 1)大于目标,那么它也是不可能的。
  4. 假设我们可以找到一条可修改的边 (u, v),使得从源到 u 的最短路径长度 (dis1) 加上从 v 到目的地的最短路径长度 (dis2) 小于目标 (dis1) + dis2 < target),那么我们可以将其权重更改为“target - dis1 - dis2”。
  5. 对于所有其他仍具有权重“-1”的边,将权重更改为足够大的数字(目标、目标 + 1 或 200000000 等)。

解决方案:

我们可以将方法分解如下:

方法:

  1. 对现有权重进行初步检查:

    • 首先,我们仅使用权重为正的边计算从源到目的地的最短路径,忽略权重为 -1 的边。
    • 如果这个距离已经大于目标,那么就不可能修改-1边来达到目标​​,所以我们返回一个空数组。
  2. 临时分配权重 1:

    • 接下来,为所有权重为-1的边分配临时权重1,并重新计算最短路径。
    • 如果这个最短路径仍然大于目标,那么就不可能达到目标,所以我们返回一个空数组。
  3. 修改特定边权重:

    • 迭代权重为-1的边缘并识别可以调整以完全匹配目标距离的边缘。这是通过调整边缘的权重来完成的,这样往返于该边缘的路径的组合距离就可以得出准确的目标距离。
    • 对于任何剩余的 -1 边,分配足够大的权重(例如 2 * 10^9)以确保它们不会影响最短路径。
  4. 返回修改后的边:

    • 最后,返回修改后的边列表。

让我们用 php 实现这个解决方案:2699。修改图边权重

<?php
private $kMax = 2000000000;

 /**
  * @param $n
  * @param $edges
  * @param $source
  * @param $destination
  * @param $target
  * @return array|mixed
  */
 function modifiedGraphEdges($n, $edges, $source, $destination, $target) {
    ...
    ...
    ...
    /**
     * go to ./solution.php
     */
 }

 /**
  * @param $graph
  * @param $src
  * @param $dst
  * @return int|mixed
  */
 function dijkstra($graph, $src, $dst) {
    ...
    ...
    ...
    /**
     * go to ./solution.php
     */
 }


// Example usage:

// Example 1
$n = 5;
$edges = [[4,1,-1],[2,0,-1],[0,3,-1],[4,3,-1]];
$source = 0;
$destination = 1;
$target = 5;
print_r(modifyGraphEdgeWeights($n, $edges, $source, $destination, $target)); // Output: [[4,1,1],[2,0,1],[0,3,3],[4,3,1]]

// Example 2
$n = 3;
$edges = [[0,1,-1],[0,2,5]];
$source = 0;
$destination = 2;
$target = 6;
print_r(modifyGraphEdgeWeights($n, $edges, $source, $destination, $target)); // Output: []

// Example 3
$n = 4;
$edges = [[1,0,4],[1,2,3],[2,3,5],[0,3,-1]];
$source = 0;
$destination = 2;
$target = 6;
print_r(modifyGraphEdgeWeights($n, $edges, $source, $destination, $target));  // Output: [[1,0,4],[1,2,3],[2,3,5],[0,3,1]]
?>

解释:

  • dijkstra 函数计算从源到所有其他节点的最短路径。
  • 我们最初计算忽略 -1 条边的最短路径。
  • 如果没有-1边的路径小于目标,函数返回一个空数组,表明无法调整权重以满足目标。
  • 否则,我们暂时将所有 -1 边设置为 1,并检查最短路径是否超过目标。
  • 如果是,则再次无法到达目标,我们返回一个空数组。
  • 然后我们策略性地修改-1边的权重,以实现精确目标的最短路径。

这种方法可以有效地检查和调整边缘权重,确保尽可能满足目标距离。

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