Cho danh sách cạnh edges = [u, v, w] biểu diễn đồ thị vô hướng n đỉnh 0..n-1. Chi phí đường đi = (số cạnh) * (trọng số lớn nhất trên đường đi). Tìm chi phí tối thiểu từ 0 đến n-1, hoặc -1 nếu không có đường.
Ví dụ: edges = [[0,2,100],[1,2,200],[1,3,100],[2,3,300]] → 600.
Giải pháp
BFS lặp với ngưỡng trọng số giảm dần:
- Xây dựng đồ thị, tìm max_weight
- Lặp weight_cap từ max_weight xuống 0:
- BFS từ 0 chỉ dùng cạnh weight <= weight_cap
- Nếu đến được n-1: cập nhật result = min(result, d * weight), weight_cap = weight - 1
- Ngược lại: break
- BFS ưu tiên độ dài đường ngắn nhất, theo dõi max_weight trên đường
Ví dụ minh họa
from collections import defaultdict, deque
class Solution:
def solve(self, edges):
graph = defaultdict(list)
weights = {}
max_weight = 0
N = 0
for u, v, w in edges:
graph[u].append(v)
graph[v].append(u)
weights[u, v] = w
weights[v, u] = w
N = max(N, u + 1, v + 1)
max_weight = max(max_weight, w)
def bfs(root, weight_cap):
target = N - 1
Q = deque([(root, 0, 0)])
visited = [False] * N
visited[0] = True
while Q:
v, d, current_weight = Q.pop()
if v == N - 1:
return d, current_weight
for w in graph[v]:
if visited[w]:
continue
new_weight = weights[v, w]
if new_weight <= weight_cap:
visited[w] = True
Q.appendleft((w, d + 1, max(current_weight, new_weight)))
return -1, -1
result = float("inf")
while max_weight >= 0:
d, weight = bfs(0, max_weight)
if d >= 0:
result = min(result, d * weight)
max_weight = weight - 1
else:
break
return result if result < float("inf") else -1
ob = Solution()
print(ob.solve([
[0, 2, 100],
[1, 2, 200],
[1, 3, 100],
[2, 3, 300]
]))
Đầu vào
[[0, 2, 100], [1, 2, 200], [1, 3, 100], [2, 3, 300]]
Đầu ra
600