2045. 到达目的地的第二短时间_2022_01_22
2045. 到达目的地的第二短时间
城市用一个 双向连通 图表示,图中有 n
个节点,从 1
到 n
编号(包含 1
和 n
)。图中的边用一个二维整数数组 edges
表示,其中每个 edges[i] = [u<sub style="display: inline;">i</sub>, v<sub style="display: inline;">i</sub>]
表示一条节点 u<sub style="display: inline;">i</sub>
和节点 v<sub style="display: inline;">i</sub>
之间的双向连通边。每组节点对由 最多一条 边连通,顶点不存在连接到自身的边。穿过任意一条边的时间是 time
分钟。
每个节点都有一个交通信号灯,每 change
分钟改变一次,从绿色变成红色,再由红色变成绿色,循环往复。所有信号灯都 同时 改变。你可以在 任何时候 进入某个节点,但是 只能 在节点 信号灯是绿色时 才能离开。如果信号灯是 绿色 ,你 不能 在节点等待,必须离开。
第二小的值 是 严格大于 最小值的所有值中最小的值。
- 例如,
[2, 3, 4]
中第二小的值是3
,而[2, 2, 4]
中第二小的值是4
。
给你 n
、edges
、time
和 change
,返回从节点 1
到节点 n
需要的 第二短时间 。
注意:
- 你可以 任意次 穿过任意顶点,包括
1
和n
。 - 你可以假设在 启程时 ,所有信号灯刚刚变成 绿色 。
示例 1:
输入:n = 5, edges = [[1,2],[1,3],[1,4],[3,4],[4,5]], time = 3, change = 5
输出:13
解释:
上面的左图展现了给出的城市交通图。
右图中的蓝色路径是最短时间路径。
花费的时间是:
- 从节点 1 开始,总花费时间=0
- 1 -> 4:3 分钟,总花费时间=3
- 4 -> 5:3 分钟,总花费时间=6
因此需要的最小时间是 6 分钟。
右图中的红色路径是第二短时间路径。
- 从节点 1 开始,总花费时间=0
- 1 -> 3:3 分钟,总花费时间=3
- 3 -> 4:3 分钟,总花费时间=6
- 在节点 4 等待 4 分钟,总花费时间=10
- 4 -> 5:3 分钟,总花费时间=13
因此第二短时间是 13 分钟。
示例 2:
输入:n = 2, edges = [[1,2]], time = 3, change = 2
输出:11
解释:
最短时间路径是 1 -> 2 ,总花费时间 = 3 分钟
最短时间路径是 1 -> 2 -> 1 -> 2 ,总花费时间 = 11 分钟
提示:
2 <= n <= 10<sup>4</sup>
n - 1 <= edges.length <= min(2 * 10<sup>4</sup>, n * (n - 1) / 2)
edges[i].length == 2
1 <= u<sub style="display: inline;">i</sub>, v<sub style="display: inline;">i</sub> <= n
u<sub style="display: inline;">i</sub> != v<sub style="display: inline;">i</sub>
- 不含重复边
- 每个节点都可以从其他节点直接或者间接到达
1 <= time, change <= 10<sup>3</sup>
Solution
func secondMinimum(n int, edges [][]int, time, change int) (ans int) {
graph := make([][]int, n+1)
for _, e := range edges {
x, y := e[0], e[1]
graph[x] = append(graph[x], y)
graph[y] = append(graph[y], x)
}
// dist[i][0] 表示从 1 到 i 的最短路长度,dist[i][1] 表示从 1 到 i 的严格次短路长度
dist := make([][2]int, n+1)
dist[1][1] = math.MaxInt32
for i := 2; i <= n; i++ {
dist[i] = [2]int{math.MaxInt32, math.MaxInt32}
}
type pair struct{ x, d int }
q := []pair{{1, 0}}
for dist[n][1] == math.MaxInt32 {
p := q[0]
q = q[1:]
for _, y := range graph[p.x] {
d := p.d + 1
if d < dist[y][0] {
dist[y][0] = d
q = append(q, pair{y, d})
} else if dist[y][0] < d && d < dist[y][1] {
dist[y][1] = d
q = append(q, pair{y, d})
}
}
}
for i := 0; i < dist[n][1]; i++ {
if ans%(change*2) >= change {
ans += change*2 - ans%(change*2)
}
ans += time
}
return
}
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