//存在一个由 n 个节点组成的无向连通图,图中的节点按从 0 到 n - 1 编号。 // // 给你一个数组 graph 表示这个图。其中,graph[i] 是一个列表,由所有与节点 i 直接相连的节点组成。 // // 返回能够访问所有节点的最短路径的长度。你可以在任一节点开始和停止,也可以多次重访节点,并且可以重用边。 // // // // // // // 示例 1: // // //输入:graph = [[1,2,3],[0],[0],[0]] //输出:4 //解释:一种可能的路径为 [1,0,2,0,3] // // 示例 2: // // // // //输入:graph = [[1],[0,2,4],[1,3,4],[2],[1,2]] //输出:4 //解释:一种可能的路径为 [0,1,4,2,3] // // // // // 提示: // // // n == graph.length // 1 <= n <= 12 // 0 <= graph[i].length < n // graph[i] 不包含 i // 如果 graph[a] 包含 b ,那么 graph[b] 也包含 a // 输入的图总是连通图 // // Related Topics 位运算 广度优先搜索 图 动态规划 状态压缩 // 👍 203 👎 0 package leetcode.editor.cn; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; //847:访问所有节点的最短路径 class ShortestPathVisitingAllNodes { public static void main(String[] args) { //测试代码 Solution solution = new ShortestPathVisitingAllNodes().new Solution(); } //力扣代码 //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion) class Solution { public int shortestPathLength(int[][] graph) { int n = graph.length; Queue queue = new LinkedList(); boolean[][] seen = new boolean[n][1 << n]; for (int i = 0; i < n; ++i) { queue.offer(new int[]{i, 1 << i, 0}); seen[i][1 << i] = true; } int ans = 0; while (!queue.isEmpty()) { int[] tuple = queue.poll(); int u = tuple[0], mask = tuple[1], dist = tuple[2]; if (mask == (1 << n) - 1) { ans = dist; break; } // 搜索相邻的节点 for (int v : graph[u]) { // 将 mask 的第 v 位置为 1 int maskV = mask | (1 << v); if (!seen[v][maskV]) { queue.offer(new int[]{v, maskV, dist + 1}); seen[v][maskV] = true; } } } return ans; } } //leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion) }