743:网络延迟时间

src/main/java/leetcode/editor/cn/NetworkDelayTime.java

@@ -0,0 +1,101 @@
+//有 n 个网络节点，标记为 1 到 n。 
+//
+// 给你一个列表 times，表示信号经过 有向 边的传递时间。 times[i] = (ui, vi, wi)，其中 ui 是源节点，vi 是目标节点， w
+//i 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。 
+//
+// 现在，从某个节点 K 发出一个信号。需要多久才能使所有节点都收到信号？如果不能使所有节点收到信号，返回 -1 。 
+//
+// 
+//
+// 示例 1： 
+//
+// 
+//
+// 
+//输入：times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
+//输出：2
+// 
+//
+// 示例 2： 
+//
+// 
+//输入：times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
+//输出：1
+// 
+//
+// 示例 3： 
+//
+// 
+//输入：times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
+//输出：-1
+// 
+//
+// 
+//
+// 提示： 
+//
+// 
+// 1 <= k <= n <= 100 
+// 1 <= times.length <= 6000 
+// times[i].length == 3 
+// 1 <= ui, vi <= n 
+// ui != vi 
+// 0 <= wi <= 100 
+// 所有 (ui, vi) 对都 互不相同（即，不含重复边） 
+// 
+// Related Topics 深度优先搜索 广度优先搜索 图 最短路 堆（优先队列） 
+// 👍 312 👎 0
+
+package leetcode.editor.cn;
+
+import com.code.leet.entiy.TwoArray;
+
+import java.util.Arrays;
+
+//743:网络延迟时间
+public class NetworkDelayTime {
+    public static void main(String[] args) {
+        //测试代码
+        Solution solution = new NetworkDelayTime().new Solution();
+        TwoArray twoArray = new TwoArray("[[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]]");
+        System.out.println(solution.networkDelayTime(twoArray.getArr(), 4, 2));
+    }
+
+    //力扣代码
+    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
+    class Solution {
+        public int networkDelayTime(int[][] times, int n, int k) {
+            final int INF = Integer.MAX_VALUE / 2;
+            int[][] g = new int[n][n];
+            for (int i = 0; i < n; ++i) {
+                Arrays.fill(g[i], INF);
+            }
+            for (int[] t : times) {
+                int x = t[0] - 1, y = t[1] - 1;
+                g[x][y] = t[2];
+            }
+
+            int[] dist = new int[n];
+            Arrays.fill(dist, INF);
+            dist[k - 1] = 0;
+            boolean[] used = new boolean[n];
+            for (int i = 0; i < n; ++i) {
+                int x = -1;
+                for (int y = 0; y < n; ++y) {
+                    if (!used[y] && (x == -1 || dist[y] < dist[x])) {
+                        x = y;
+                    }
+                }
+                used[x] = true;
+                for (int y = 0; y < n; ++y) {
+                    dist[y] = Math.min(dist[y], dist[x] + g[x][y]);
+                }
+            }
+
+            int ans = Arrays.stream(dist).max().getAsInt();
+            return ans == INF ? -1 : ans;
+        }
+    }
+//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
+
+}

src/main/java/leetcode/editor/cn/NetworkDelayTime.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+<p>有 <code>n</code> 个网络节点，标记为 <code>1</code> 到 <code>n</code>。</p>
+
+<p>给你一个列表 <code>times</code>，表示信号经过 <strong>有向</strong> 边的传递时间。 <code>times[i] = (u<sub>i</sub>, v<sub>i</sub>, w<sub>i</sub>)</code>，其中 <code>u<sub>i</sub></code> 是源节点，<code>v<sub>i</sub></code> 是目标节点， <code>w<sub>i</sub></code> 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。</p>
+
+<p>现在，从某个节点 <code>K</code> 发出一个信号。需要多久才能使所有节点都收到信号？如果不能使所有节点收到信号，返回 <code>-1</code> 。</p>
+
+<p> </p>
+
+<p><strong>示例 1：</strong></p>
+
+<p><img alt="" src="https://assets.leetcode.com/uploads/2019/05/23/931_example_1.png" style="height: 220px; width: 200px;" /></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
+<strong>输出：</strong>2
+</pre>
+
+<p><strong>示例 2：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
+<strong>输出：</strong>1
+</pre>
+
+<p><strong>示例 3：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
+<strong>输出：</strong>-1
+</pre>
+
+<p> </p>
+
+<p><strong>提示：</strong></p>
+
+<ul>
+	<li><code>1 <= k <= n <= 100</code></li>
+	<li><code>1 <= times.length <= 6000</code></li>
+	<li><code>times[i].length == 3</code></li>
+	<li><code>1 <= u<sub>i</sub>, v<sub>i</sub> <= n</code></li>
+	<li><code>u<sub>i</sub> != v<sub>i</sub></code></li>
+	<li><code>0 <= w<sub>i</sub> <= 100</code></li>
+	<li>所有 <code>(u<sub>i</sub>, v<sub>i</sub>)</code> 对都 <strong>互不相同</strong>（即，不含重复边）</li>
+</ul>
+<div><div>Related Topics</div><div><li>深度优先搜索</li><li>广度优先搜索</li><li>图</li><li>最短路</li><li>堆（优先队列）</li></div></div>\n<div><li>👍 312</li><li>👎 0</li></div>