解释vector<int> eventualSafeNodes(vector<vector<int>> &graph)

时间: 2023-10-22 13:32:08 浏览: 32
eventualSafeNodes函数的作用是找出一个有向图中所有最终安全的节点。 函数的输入是一个二维向量,表示有向图中每个节点的出边列表。例如,如果输入为[[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]],表示节点0有一条指向节点1和节点2的出边,节点1有一条指向节点2的出边,节点2有一条指向节点3的出边,节点3、4、5、6没有出边。 函数的输出是一个整数向量,表示所有最终安全的节点编号。最终安全的节点是指在该节点出发的路径上不存在环。例如,在上述输入中,节点0、1、3、4、6都是最终安全的节点,因为从这些节点出发的路径上不存在环。 函数的实现可以使用深度优先搜索算法,每次从一个节点开始,遍历所有出边指向的节点,并判断是否存在环。如果存在环,则该节点不是最终安全的节点,否则继续遍历下一个节点。为了避免重复遍历已经判断过的节点,可以使用一个状态数组来记录每个节点的状态,状态分为未访问、正在访问和已完成三种。对于已完成的节点,可以直接跳过。对于正在访问的节点,如果在遍历过程中遇到了该节点,则表示存在环,该节点不是最终安全的节点。对于未访问的节点,需要先将其状态设置为正在访问,然后再递归遍历该节点的出边指向的节点。如果所有出边指向的节点都是最终安全的节点,则该节点也是最终安全的节点。
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vector<int> eventualSafeNodes(vector<vector<int>> &graph)

graph) { int n = graph.size(); vector<int> indegrees(n, 0); // indegrees[i] stores the indegree of node i vector<vector<int>> adjList(n, vector<int>()); // adjList[i] stores the nodes that have an edge from i queue<int> q; // queue for BFS // Build adjacency list and indegrees for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j : graph[i]) { adjList[i].push_back(j); indegrees[j]++; } } // Add nodes with indegree 0 to the queue for (int i = 0; i < n; i++) { if (indegrees[i] == 0) { q.push(i); } } // BFS while (!q.empty()) { int curr = q.front(); q.pop(); for (int next : adjList[curr]) { indegrees[next]--; if (indegrees[next] == 0) { q.push(next); } } } // Add nodes with indegree 0 to the result vector<int> res; for (int i = 0; i < n; i++) { if (indegrees[i] == 0) { res.push_back(i); } } return res; }

typedef pair<int,int>pii;vector<pii>graph[N];改写成普通的方式

这段代码可以改写成以下的普通方式: ``` #include <vector> #include <utility> // for std::pair const int N = 100; // 假设 N = 100 typedef std::pair<int, int> pii; std::vector<pii> graph[N]; ``` 其中,`std::pair`是C++标准库中的一个模板类,用来表示一对值,这里用来表示两个整数。`std::vector`是C++标准库中的一个模板类,表示动态数组。这里使用了模板参数`<pii>`,表示这个vector中存储的是`std::pair<int, int>`类型的数据。

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请给一下代码加注释,越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue, vector>, greater>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

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