Leetcode 1631. 最小体力消耗路径
2023-12-15 19:09:25
一、题目
1、题目描述
你准备参加一场远足活动。给你一个二维?
rows x columns
?的地图?heights
?,其中?heights[row][col]
?表示格子?(row, col)
?的高度。一开始你在最左上角的格子?(0, 0)
?,且你希望去最右下角的格子?(rows-1, columns-1)
?(注意下标从?0?开始编号)。你每次可以往?上,下,左,右?四个方向之一移动,你想要找到耗费?体力?最小的一条路径。一条路径耗费的?体力值?是路径上相邻格子之间?高度差绝对值?的?最大值?决定的。
请你返回从左上角走到右下角的最小?体力消耗值?。
2、接口描述
class Solution {
public:
int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {
}
};
3、原题链接
二、解题报告
1、思路分析
显然我们是要找到左上到右下所有路径中最小的体力消耗值,我们不妨定义边权为高度差,随后我们有两种选择:
F1 按照最短路求解
在本题中,我们路径长度变为了路径上最大高度差,那么我们仍然能用最短路求解,我们以Dijkstra为例,我们dist转移从加权转移变为了最大高度差转移
F2 Kruscal
为什么能用Kruscal?当我们执行生成树流程,当加入一条边使得起点终点连通,那么这条边权就是我们的答案。
证明:设最后一条边e
1、往证e在最优路径上
如果e不在最优路径上,那么由于我们按照所有边从边权从大到小取边,e之前的边必已经令起点终点连通,那么不会进行到e的情况,因为我们已经返回答案了
2、往证e的边权是最优路径上最大的
假设前面有边权比e权值大,那么由于我们从权值从小到大取边,e必然比前面的大,又矛盾了
1、2得证
2、复杂度
Dijkstra:
时间复杂度:空间复杂度:
Kruscal:
时间复杂度:空间复杂度:
3、代码详解
?Dijkstra
class Solution {
private:
typedef pair<int, int> PII;
#define N 10010
int dir[5]{0,1,0,-1,0};
int dist[N];
public:
int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {
int m = heights.size(), n = heights[0].size();
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
bitset<N> vis;
dist[0] = 0;
priority_queue<PII, vector<PII>, greater<>> heap;
heap.emplace(0, 0);
auto posxy = [&](int id){return PII{id / n, id % n};};
auto pos = [&](int x, int y){return x * n + y;};
while (heap.size()) {
auto t = heap.top();
heap.pop();
int ver = t.second, w = t.first;
if (vis[ver]) continue;
vis[ver] = true;
auto [x, y] = posxy(ver);
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nx = x + dir[i], ny = y + dir[i+1];
if (nx < 0 || nx >= m || ny < 0 || ny >= n) continue;
int nver = pos(nx, ny);
int nw = max(w,abs(heights[x][y] - heights[nx][ny]));
if(dist[nver] > nw)
{
dist[nver] = nw;
heap.emplace(nw, nver);
}
}
}
return dist[n * m - 1];
}
};
Kruscal
class Solution {
public:
struct edge
{
int u , v , w;
bool operator<(const edge& e)
{
return w < e.w;
}
};
int p[10001];
int findp(int x)
{
return p[x] < 0 ? x : p[x] = findp(p[x]);
}
void Union(int x , int y)
{
int px = findp(x) , py = findp(y);
if(px == py) return;
if(p[px] > p[py]) swap(px , py);
p[px] += p[py];
p[py] = px;
}
bool isUnion(int x , int y)
{
return findp(x) == findp(y);
}
static constexpr int dir[]{0 , 1 , 0};
int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {
memset(p , -1 , sizeof(p));
vector<edge> edges;
int m = heights.size() , n = heights[0].size();
auto pos = [&](int x , int y)->int{
return x*n+y;
};
for(int i = 0 ; i < m ; i++)
{
for(int j = 0 ; j < n ; j++)
{
for(int k = 0 ; k < 2 ; k++)
{
int nx = i + dir[k] , ny = j + dir[k + 1];
if(nx >= m || ny >= n) continue;
int w = abs(heights[nx][ny] - heights[i][j]);
edges.emplace_back(edge{pos(i,j) , pos(nx,ny) , w});
}
}
}
long long ret = 0;
sort(edges.begin() , edges.end());
for(auto& e : edges)
{
if(isUnion(e.u,e.v)) continue;
Union(e.u,e.v);
if(isUnion(0 , m*n-1)) return e.w;
}
return ret;
}
};
文章来源:https://blog.csdn.net/EQUINOX1/article/details/134921286
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