# 882. 细分图中的可到达节点

给你一个无向图(原始图),图中有 n 个节点,编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链,每条边之间的新节点数各不相同。

图用由边组成的二维数组 edges 表示,其中 edges [i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边,cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意,cnti == 0 表示边不可细分。

要 细分 边 [ui, vi] ,需要将其替换为 (cnti + 1) 条新边,和 cnti 个新节点。新节点为 x1, x2, …, xcnti ,新边为 [ui, x1], [x1, x2], [x2, x3], …, [xcnti+1, xcnti], [xcnti, vi] 。

现在得到一个 新的细分图 ,请你计算从节点 0 出发,可以到达多少个节点?如果节点间距离是 maxMoves 或更少,则视为 可以到达 。

给你原始图和 maxMoves ,返回 新的细分图中从节点 0 出发 可到达的节点数 。

示例 1:

输入:edges = [[0,1,10],[0,2,1],[1,2,2]], maxMoves = 6, n = 3
输出:13
解释:边的细分情况如上图所示。
可以到达的节点已经用黄色标注出来。

示例 2:

输入:edges = [[0,1,4],[1,2,6],[0,2,8],[1,3,1]], maxMoves = 10, n = 4
输出:23

示例 3:

输入:edges = [[1,2,4],[1,4,5],[1,3,1],[2,3,4],[3,4,5]], maxMoves = 17, n = 5
输出:1
解释:节点 0 与图的其余部分没有连通,所以只有节点 0 可以到达。

提示:

  • 0 <= edges.length <= min(n * (n - 1) / 2, $10^4$)
  • edges[i].length == 3
  • 0 <= $u_i$ < $v_i$ < n
  • 图中 不存在平行边
  • 0 <= cnti <= $10^4$
  • 0 <= maxMoves <= $10^9$
  • 1 <= n <= 3000

# 题解

class Solution {
public:
int encode(int u, int v, int n) {
return u * n + v;
}

int reachableNodes(vector<vector<int>>& edges, int maxMoves, int n) {
vector<vector<pair<int, int>>> adList(n);
for (auto &edge : edges) {
int u = edge[0], v = edge[1], nodes = edge[2];
adList[u].emplace_back(v, nodes);
adList[v].emplace_back(u, nodes);
}

unordered_map<int, int> used;
unordered_set<int> visited;
int reachableNodes = 0;
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
pq.emplace(0, 0);
while (!pq.empty() && pq.top().first <= maxMoves) {
auto [step, u] = pq.top();
pq.pop();
if (visited.count(u)) {
continue;
}
visited.emplace(u);
reachableNodes++;
for (auto [v, nodes] : adList[u]) {
if (nodes + step + 1 <= maxMoves && !visited.count(v)) {
pq.emplace(nodes + step + 1, v);
}
used[encode(u, v, n)] = min(nodes, maxMoves - step);
}
}

for (auto &edge : edges) {
int u = edge[0], v = edge[1], nodes = edge[2];
reachableNodes += min(nodes, used[encode(u, v, n)] + used[encode(v, u, n)]);
}
return reachableNodes;
}
};

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O (E*logV)$
  • 空间复杂度:$O (V+E)$