1631. 最小体力消耗路径

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 。

 

示例 1：

 

 

输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]
输出：2
解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。
这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。

示例 2：

 

 

输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]
输出：1
解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。

示例 3：

 

 

输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]
输出：0
解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。

 

提示：

• rows == heights.length
• columns == heights[i].length
• 1 <= rows, columns <= 100
• 1 <= heights[i][j] <= 106

 

用个双向队列dfs跑一下就a了

class Solution:
    def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:
        q=deque([[0,0,0]])
        effort=[[float('inf')]*len(i) for i in heights]
        effort[0][0]=0
        while q:
            i,j,k=q.popleft()
            if k<=effort[i][j]:
                for x,y in (i-1,j),(i,j+1),(i+1,j),(i,j-1):
                    if 0<=x<len(heights) and 0<=y<len(heights[0]):
                        z=max(k,abs(heights[x][y]-heights[i][j]))#update z
                        if z<effort[x][y]:#update effort
                            effort[x][y]=z
                            q.append((x,y,z))
        return effort[-1][-1]

 

关于deque in python:deque in python