有 N 个房间,开始时你位于 0 号房间。每个房间有不同的号码:0,1,2,...,N-1,并且房间里可能有一些钥匙能使你进入下一个房间。
在形式上,对于每个房间 i 都有一个钥匙列表 rooms[i],每个钥匙 rooms[i][j] 由 [0,1,...,N-1] 中的一个整数表示,其中 N = rooms.length。 钥匙 rooms[i][j] = v 可以打开编号为 v 的房间。
最初,除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。
你可以自由地在房间之间来回走动。
如果能进入每个房间返回 true,否则返回 false。
示例 1:
- 输入: [[1],[2],[3],[]]
- 输出: true
- 解释: 我们从 0 号房间开始,拿到钥匙 1。 之后我们去 1 号房间,拿到钥匙 2。 然后我们去 2 号房间,拿到钥匙 3。 最后我们去了 3 号房间。 由于我们能够进入每个房间,我们返回 true。
示例 2:
- 输入:[[1,3],[3,0,1],[2],[0]]
- 输出:false
- 解释:我们不能进入 2 号房间。
其实这道题的本质就是判断各个房间所连成的有向图,说明不用访问所有的房间。
如图所示:
示例1就可以访问所有的房间,因为通过房间里的key将房间连在了一起。
示例2中,就不能访问所有房间,从图中就可以看出,房间2是一个孤岛,我们从0出发,无论怎么遍历,都访问不到房间2。
认清本质问题之后,使用 广度优先搜索(BFS) 还是 深度优先搜索(DFS) 都是可以的。
BFS C++代码代码如下:
class Solution {
bool bfs(const vector<vector<int>>& rooms) {
vector<int> visited(rooms.size(), 0); // 标记房间是否被访问过
visited[0] = 1; // 0 号房间开始
queue<int> que;
que.push(0); // 0 号房间开始
// 广度优先搜索的过程
while (!que.empty()) {
int key = que.front(); que.pop();
vector<int> keys = rooms[key];
for (int key : keys) {
if (!visited[key]) {
que.push(key);
visited[key] = 1;
}
}
}
// 检查房间是不是都遍历过了
for (int i : visited) {
if (i == 0) return false;
}
return true;
}
public:
bool canVisitAllRooms(vector<vector<int>>& rooms) {
return bfs(rooms);
}
};
DFS C++代码如下:
class Solution {
private:
void dfs(int key, const vector<vector<int>>& rooms, vector<int>& visited) {
if (visited[key]) {
return;
}
visited[key] = 1;
vector<int> keys = rooms[key];
for (int key : keys) {
// 深度优先搜索遍历
dfs(key, rooms, visited);
}
}
public:
bool canVisitAllRooms(vector<vector<int>>& rooms) {
vector<int> visited(rooms.size(), 0);
dfs(0, rooms, visited);
//检查是否都访问到了
for (int i : visited) {
if (i == 0) return false;
}
return true;
}
};
Java:
class Solution {
private void dfs(int key, List<List<Integer>> rooms, List<Boolean> visited) {
if (visited.get(key)) {
return;
}
visited.set(key, true);
for (int k : rooms.get(key)) {
// 深度优先搜索遍历
dfs(k, rooms, visited);
}
}
public boolean canVisitAllRooms(List<List<Integer>> rooms) {
List<Boolean> visited = new ArrayList<Boolean>(){{
for(int i = 0 ; i < rooms.size(); i++){
add(false);
}
}};
dfs(0, rooms, visited);
//检查是否都访问到了
for (boolean flag : visited) {
if (!flag) {
return false;
}
}
return true;
}
}
Python:
python3
class Solution:
def dfs(self, key: int, rooms: List[List[int]] , visited : List[bool] ) :
if visited[key] :
return
visited[key] = True
keys = rooms[key]
for i in range(len(keys)) :
# 深度优先搜索遍历
self.dfs(keys[i], rooms, visited)
def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:
visited = [False for i in range(len(rooms))]
self.dfs(0, rooms, visited)
# 检查是否都访问到了
for i in range(len(visited)):
if not visited[i] :
return False
return True
Go:
func dfs(key int, rooms [][]int, visited []bool ) {
if visited[key] {
return;
}
visited[key] = true
keys := rooms[key]
for _ , key := range keys {
// 深度优先搜索遍历
dfs(key, rooms, visited);
}
}
func canVisitAllRooms(rooms [][]int) bool {
visited := make([]bool, len(rooms));
dfs(0, rooms, visited);
//检查是否都访问到了
for i := 0; i < len(visited); i++ {
if !visited[i] {
return false;
}
}
return true;
}
JavaScript:
//DFS
var canVisitAllRooms = function(rooms) {
const dfs = (key, rooms, visited) => {
if(visited[key]) return;
visited[key] = 1;
for(let k of rooms[key]){
// 深度优先搜索遍历
dfs(k, rooms, visited);
}
}
const visited = new Array(rooms.length).fill(false);
dfs(0, rooms, visited);
//检查是否都访问到了
for (let i of visited) {
if (!i) {
return false;
}
}
return true;
};
//BFS
var canVisitAllRooms = function(rooms) {
const bfs = rooms => {
const visited = new Array(rooms.length).fill(0); // 标记房间是否被访问过
visited[0] = 1; // 0 号房间开始
const queue = []; //js数组作为队列使用
queue.push(0); // 0 号房间开始
// 广度优先搜索的过程
while(queue.length !== 0){
let key = queue[0];
queue.shift();
for(let k of rooms[key]){
if(!visited[k]){
queue.push(k);
visited[k] = 1;
}
}
}
// 检查房间是不是都遍历过了
for(let i of visited){
if(i === 0) return false;
}
return true;
}
return bfs(rooms);
};