题目
n
座城市,从 0
到 n-1
编号,其间共有 n-1
条路线。因此,要想在两座不同城市之间旅行只有唯一一条路线可供选择(路线网形成一颗树)。去年,交通运输部决定重新规划路线,以改变交通拥堵的状况。
路线用 connections
表示,其中 connections[i] = [a, b]
表示从城市 a
到 b
的一条有向路线。
今年,城市 0 将会举办一场大型比赛,很多游客都想前往城市 0 。
请你帮助重新规划路线方向,使每个城市都可以访问城市 0 。返回需要变更方向的最小路线数。
题目数据 保证 每个城市在重新规划路线方向后都能到达城市 0 。
示例 1:
css
输入: n = 6, connections = [[0,1],[1,3],[2,3],[4,0],[4,5]]
输出: 3
解释: 更改以红色显示的路线的方向,使每个城市都可以到达城市 0 。
解法
java
class Solution {
private List<int[]>[] g; // 定义一个数组,用于存储图的邻接表表示
// 主函数,计算需要重新规划路线的最小数量
public int minReorder(int n, int[][] connections) {
g = new List[n]; // 初始化图的邻接表
Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>()); // 对每个节点初始化一个ArrayList
// 遍历每条连接线,将节点间的连接关系添加到邻接表中
for (var e : connections) {
int a = e[0], b = e[1];
// 将节点a到节点b的方向标记为1,表示需要重新规划路线
g[a].add(new int[] {b, 1});
// 将节点b到节点a的方向标记为0,表示不需要重新规划路线
g[b].add(new int[] {a, 0});
}
// 调用深度优先搜索函数,从节点0开始遍历整个图,并计算需要重新规划路线的数量
return dfs(0, -1);
}
// 深度优先搜索函数,递归地遍历图,并计算需要重新规划路线的数量
private int dfs(int a, int fa) {
int ans = 0; // 初始化需要重新规划路线的数量为0
// 遍历节点a的邻居节点
for (var e : g[a]) {
int b = e[0], c = e[1];
// 如果邻居节点不是父节点,即未访问过的节点
if (b != fa) {
// 更新需要重新规划路线的数量,加上当前节点a到邻居节点b的方向标记c
// 如果c为1,表示需要重新规划路线,将数量加1;如果c为0,表示不需要重新规划路线,数量不变
ans += c + dfs(b, a); // 递归调用dfs函数,继续遍历邻居节点b
}
}
return ans; // 返回需要重新规划路线的数量
}
}