LeetCode 399：除法求值（图的bfs遍历）

题目

给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件，其中 equations[i] = [Ai, Bi] 和 values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 Ai 或 Bi 是一个表示单个变量的字符串。

另有一些以数组 queries 表示的问题，其中 queries[j] = [Cj, Dj] 表示第 j 个问题，请你根据已知条件找出 Cj / Dj = ? 的结果作为答案。

返回所有问题的答案。如果存在某个无法确定的答案，则用 -1.0 替代这个答案。如果问题中出现了给定的已知条件中没有出现的字符串，也需要用 -1.0 替代这个答案。

注意：输入总是有效的。你可以假设除法运算中不会出现除数为 0 的情况，且不存在任何矛盾的结果。

注意：未在等式列表中出现的变量是未定义的，因此无法确定它们的答案。

示例 1：

输入：equations = [[“a”,“b”],[“b”,“c”]], values = [2.0,3.0], queries = [[“a”,“c”],[“b”,“a”],[“a”,“e”],[“a”,“a”],[“x”,“x”]]
输出：[6.00000,0.50000,-1.00000,1.00000,-1.00000]
解释：
条件：a / b = 2.0, b / c = 3.0
问题：a / c = ?, b / a = ?, a / e = ?, a / a = ?, x / x = ?
结果：[6.0, 0.5, -1.0, 1.0, -1.0 ]
注意：x 是未定义的 => -1.0
示例 2：

输入：equations = [[“a”,“b”],[“b”,“c”],[“bc”,“cd”]], values = [1.5,2.5,5.0], queries = [[“a”,“c”],[“c”,“b”],[“bc”,“cd”],[“cd”,“bc”]]
输出：[3.75000,0.40000,5.00000,0.20000]
示例 3：

输入：equations = [[“a”,“b”]], values = [0.5], queries = [[“a”,“b”],[“b”,“a”],[“a”,“c”],[“x”,“y”]]
输出：[0.50000,2.00000,-1.00000,-1.00000]

提示：

1 <= equations.length <= 20
equations[i].length == 2
1 <= Ai.length, Bi.length <= 5
values.length == equations.length
0.0 < values[i] <= 20.0
1 <= queries.length <= 20
queries[i].length == 2
1 <= Cj.length, Dj.length <= 5
Ai, Bi, Cj, Dj 由小写英文字母与数字组成

思路

一个带权值的无向图。就是求给两个节点，看能否在图中由一个节点遍历到另一个节点，可以的话边的权值的乘积就是答案。

代码

class Solution {public class Graph{public HashMap<String,Node> nodes;public HashSet<Edge> edges;public Graph(){nodes = new HashMap<>();edges = new HashSet<>();}}public class Node{public String value;public int in;public int out;public ArrayList<Node> nexts;public ArrayList<Edge> edges;public Node(String value){this.value = value;in = 0;out = 0;nexts = new ArrayList<>();edges = new ArrayList<>();}}public class Edge{public double weight;public Node from;public Node to;public Edge(double weight, Node from, Node to){this.weight = weight;this.from = from;this.to = to;}}public double[] calcEquation(List<List<String>> equations, double[] values, List<List<String>> queries) {ArrayList<Double> ans = new ArrayList<>();//1.构建双向图Graph graph = createGraph(equations,values);// HashMap<String,Node> nodes= graph.nodes;//2.遍历双向图的节点，找是否出现变量for(int i=0;i<queries.size();i++){String startVal = queries.get(i).get(0);String endVal = queries.get(i).get(1);double distance = 0;if(graph.nodes.containsKey(startVal)&&graph.nodes.containsKey(endVal)){Node fromNode = graph.nodes.get(startVal);Node toNode = graph.nodes.get(endVal);HashSet<Node> vis = new HashSet<>();ans.add(bfs(fromNode,toNode,vis));}else{ans.add(-1.0);}}double[] finall = new double[ans.size()];for(int i=0;i<ans.size();i++){finall[i]=ans.get(i);}return finall;}public double bfs(Node fromNode,Node toNode,HashSet<Node> vis){if(fromNode==toNode) return 1.0;vis.add(fromNode);for(Edge nextEdge: fromNode.edges){Node nextNode = nextEdge.to;if(!vis.contains(nextNode)){double distance = nextEdge.weight;double res = bfs(nextNode,toNode,vis);if(res!=-1.0) return distance*res;}}return -1.0;}public Graph createGraph(List<List<String>> equations,double[] values){Graph graph = new Graph();for(int i=0;i<equations.size();i++){String fromVal = equations.get(i).get(0);String toVal = equations.get(i).get(1);if(!graph.nodes.containsKey(fromVal))graph.nodes.put(fromVal, new Node(fromVal));if(!graph.nodes.containsKey(toVal)) graph.nodes.put(toVal, new Node(toVal));Node fromNode = graph.nodes.get(fromVal);Node toNode = graph.nodes.get(toVal);Edge edge = new Edge(values[i], fromNode, toNode);fromNode.out++;toNode.in++;fromNode.nexts.add(toNode);fromNode.edges.add(edge);graph.edges.add(edge);Edge edge1 = new Edge(1/values[i],toNode, fromNode);toNode.out++;fromNode.in++;toNode.nexts.add(fromNode);toNode.edges.add(edge1);graph.edges.add(edge1);}return graph;}}