841. 钥匙和房间
题目起源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/keys-and-rooms
题目
有 N 个房间,开始时你位于 0 号房间。每个房间有不同的号码:0,1,2,…,N-1,并且房间里可能有一些钥匙能使你进入下一个房间。
在模式上,对于每个房间 i 都有一个钥匙列表 rooms[i],每个钥匙 roomsi 由 [0,1,…,N-1] 中的一个整数示意,其中 N = rooms.length。钥匙 roomsi = v 能够关上编号为 v 的房间。
最后,除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。
你能够自在地在房间之间来回走动。
如果能进入每个房间返回 true,否则返回 false。
示例 1:
输出: [[1],[2],[3],[]]
输入: true
解释:
咱们从 0 号房间开始,拿到钥匙 1。之后咱们去 1 号房间,拿到钥匙 2。而后咱们去 2 号房间,拿到钥匙 3。最初咱们去了 3 号房间。因为咱们可能进入每个房间,咱们返回 true。
示例 2:
输出:[[1,3],[3,0,1],[2],[0]]
输入:false
解释:咱们不能进入 2 号房间。
提醒:
- 1 <= rooms.length <= 1000
- 0 <= rooms[i].length <= 1000
- 所有房间中的钥匙数量总计不超过 3000。
解题思路
思路:DFS、BFS
先看题目,题目要求从 0 号房间开始,问是否可能进入每个房间?其中,0 号房间最开始是关上的,而其余的房间则全副锁住。实践上,每个房间外面都有钥匙(但依据 提醒 2 可能无)对应其余房间的钥匙(包含以后房间, 如示例 2 的 1 号房间 )。
在这里,咱们能够发现,这里像是一个有向图,而钥匙决定两点的有向边,从某个点开始,问是否可能达到所有的点?
题目中给定的数组就是 邻接表 ,那么咱们能够思考应用深度优先搜寻(DFS)、广度优先搜寻(BFS)的思路,遍历搜寻整个图,看是否可能搜寻所有的点。这里咱们用 set 来记录已拜访的房间。
具体代码实现如下。
DFS
class Solution:
def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:
# 用汇合存储拜访房间,保障其不反复
# 后续间接与 rooms 数量比照,失去是否拜访所有房间
visited = set()
def dfs(cur_room):
# 先增加标记已拜访
visited.add(cur_room)
# 这里取得钥匙
next_keys = rooms[cur_room]
# 依据钥匙去拜访其余房间,已拜访的跳过
for i in range(len(next_keys)):
next_room = next_keys[i]
if next_room not in visited:
dfs(next_room)
dfs(0)
return len(visited) == len(rooms)
BFS
class Solution:
def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:
# 汇合存储已拜访房间,保障其不反复
visited = set()
from collections import deque
queue = deque()
# 同样从 0 号房间开始
visited.add(0)
queue.append(0)
while queue:
# 先获取队列中的房间号
room_num = queue.popleft()
# 去对应房间找钥匙
next_keys = rooms[room_num]
for i in range(len(next_keys)):
# 对应钥匙去对应的房间
next_room_num = next_keys[i]
# 判断是否拜访,拜访过则跳过
if next_room_num not in visited:
visited.add(next_room_num)
queue.append(next_room_num)
# 比照 visited 与 rooms
return len(visited) == len(rooms)
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