Acwing847 图中点的层次(bfs)

这道题用的是bfs,一开始用了dfs搜出了答案为4

题目

给定一个 n个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环。

所有边的长度都是 1,点的编号为 1∼n。

请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离,如果从 1 号点无法走到 n 号点,输出 −1。

输入格式

第一行包含两个整数 n 和 m。

接下来 m 行,每行包含两个整数 a 和 b,表示存在一条从 a 走到 b 的长度为 1 的边。

输出格式

输出一个整数,表示 1 号点到 n号点的最短距离。

数据范围

1≤n,m≤10

输入样例:

复制代码
4 5
1 2
2 3
3 4
1 3
1 4

输出样例:

复制代码
1

解析与代码

bfs的模版思路

  1. 使用队列保存待访问的节点。

  2. 初始化距离数组(d 数组)为 -1,表示节点未被访问。

  3. 将起始节点放入队列,并设置距离为 0。

  4. 队列非空时,循环执行以下步骤:

    • 弹出队首节点。
    • 遍历该节点的相邻节点。
    • 如果相邻节点未被访问,更新距离,并将相邻节点入队。
  5. 返回目标节点的距离。

java 复制代码
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    static int n, m, idx, N = 100010, ans = Integer.MAX_VALUE;
    static int[] e = new int[N * 2], h = new int[N * 2], ne = new int[N * 2], d = new int[N * 2];
    static boolean[] state = new boolean[N];

    // 添加边,建立邻接表
    public static void add(int a, int b) {
        e[idx] = b;
        ne[idx] = h[a];
        h[a] = idx ++;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        n = in.nextInt();
        m = in.nextInt();
        Arrays.fill(h, -1);

        // 构建图的邻接表
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int a = in.nextInt();
            int b = in.nextInt();
            add(a, b);
        }

        System.out.println(bfs());
    }

    public static int bfs() {
        Arrays.fill(d, -1);
        Queue<Integer> q = new LinkedList<>();
        d[1] = 0;
        q.offer(1);

        while (!q.isEmpty()) {
            int t = q.poll();

            // 遍历与当前节点 t 相邻的节点
            for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {
                int j = e[i];
                if (d[j] != -1) continue; // 如果节点已经访问过,跳过

                d[j] = d[t] + 1; // 更新节点 j 的距离
                q.offer(j); // 将节点 j 入队
            }
        }
        return d[n]; // 返回目标节点 n 的距离
    }
}
相关推荐
GetcharZp7 小时前
GitHub 49K+ Star!C++ 开发者必知的 JSON 神级库:从零到精通全指北
后端
xujinwei_gingko7 小时前
SpringBoot整合WebSocket
spring boot·后端·websocket
智码看视界8 小时前
现代Web开发基础:全栈工程师的起航点
前端·后端·c5全栈
程序员cxuan8 小时前
Claude Fable 5 来了
人工智能·后端·程序员
JS菌8 小时前
手写一个 AI Agent 全栈项目:从沙箱执行到子智能体的完整实现
前端·人工智能·后端
wang09078 小时前
自己动手写一个spring之IOC_2
java·后端·spring
ltl9 小时前
推理退化:为什么大模型会输出乱码、死循环和无意义文本
后端
ltl9 小时前
架构视图与文档:C4 模型从入门到实战
后端
IT_陈寒12 小时前
Redis持久化这个坑,我爬了一整天才出来
前端·人工智能·后端
无风听海12 小时前
多租户系统中的 OIDC:Discovery 端点与联合登录的深度实践
后端·python·flask