在一个有向图中，节点分别标记为 0, 1, …, n-1。这个图中的每条边不是红色就是蓝色，且存在自环或平行边。

red_edges 中的每一个 [i, j] 对表示从节点 i 到节点 j 的红色有向边。类似地，blue_edges 中的每一个 [i, j] 对表示从节点 i 到节点 j 的蓝色有向边。

返回长度为 n 的数组 answer，其中 answer[X] 是从节点 0 到节点 X 的红色边和蓝色边交替出现的最短路径的长度。如果不存在这样的路径，那么 answer[x] = -1。

示例 1：

输入：n = 3, red_edges = [[0,1],[1,2]], blue_edges = []
输出：[0,1,-1]

代码

class Solution {public int[] shortestAlternatingPaths(int n, int[][] red_edges, int[][] blue_edges) {int[] res=new int[n];Arrays.fill(res,Integer.MAX_VALUE);Map<Integer,List<Integer>> blue=new HashMap<>();Map<Integer,List<Integer>> red=new HashMap<>();for(int[] r:red_edges)//红边的邻接表{if(!red.containsKey(r[0])) red.put(r[0],new ArrayList<>());red.get(r[0]).add(r[1]);}for(int[] r:blue_edges)//蓝边的邻接表{if(!blue.containsKey(r[0])) blue.put(r[0],new ArrayList<>());blue.get(r[0]).add(r[1]);}int rob=1;Queue<Integer> queue=new LinkedList<>();int level=0;boolean[] rf=new boolean[n];//记录节点是不是已经被红边进入过boolean[] bf=new boolean[n];//记录节点是不是已经被蓝边进入过queue.add(0);while (!queue.isEmpty())//以红边为开始的bfs{int size=queue.size();for(int i=0;i<size;i++){int cur=queue.poll();res[cur]=Math.min(level,res[cur]);if(rob==1)//下一条边是红边{if(!red.containsKey(cur)) continue;//没有下一条边了for(int c:red.get(cur))//满足条件的下一节点入队{if(!rf[c]){queue.offer(c);rf[c]=true;}}}else{//下一条边是蓝边if(!blue.containsKey(cur)) continue;for(int c:blue.get(cur)){if(!bf[c]) {queue.offer(c);  bf[c]=true;}}}}rob=rob==1?2:1;//替换下一条边颜色level++;}rob=2;level=0;rf=new boolean[n];bf=new boolean[n];queue.add(0);while (!queue.isEmpty()){int size=queue.size();for(int i=0;i<size;i++){int cur=queue.poll();res[cur]=Math.min(level,res[cur]);if(rob==1){if(!red.containsKey(cur)) continue;for(int c:red.get(cur)){if(!rf[c]){queue.offer(c);rf[c]=true;}}}else{if(!blue.containsKey(cur)) continue;for(int c:blue.get(cur)){if(!bf[c]) {queue.offer(c);  bf[c]=true;}}}}rob=rob==1?2:1;level++;}for(int i=0;i<n;i++) if(res[i]==Integer.MAX_VALUE) res[i]=-1;//将不能到达的节点置为-1return res;}
}