给你一个二维数组 edges
表示一个 n
个点的无向图,其中 edges[i] = [ui, vi, lengthi]
表示节点 ui
和节点 vi
之间有一条需要 lengthi
单位时间通过的无向边。
同时给你一个数组 disappear
,其中 disappear[i]
表示节点 i
从图中消失的时间点,在那一刻及以后,你无法再访问这个节点。
注意,图有可能一开始是不连通的,两个节点之间也可能有多条边。
请你返回数组 answer
,answer[i]
表示从节点 0
到节点 i
需要的 最少 单位时间。如果从节点 0
出发 无法 到达节点 i
,那么 answer[i]
为 -1
。
示例 1:

输入:n = 3, edges = [[0,1,2],[1,2,1],[0,2,4]], disappear = [1,1,5]
输出:[0,-1,4]
解释:
我们从节点 0 出发,目的是用最少的时间在其他节点消失之前到达它们。
- 对于节点 0 ,我们不需要任何时间,因为它就是我们的起点。
- 对于节点 1 ,我们需要至少 2 单位时间,通过
edges[0]
到达。但当我们到达的时候,它已经消失了,所以我们无法到达它。 - 对于节点 2 ,我们需要至少 4 单位时间,通过
edges[2]
到达。
示例 2:

输入:n = 3, edges = [[0,1,2],[1,2,1],[0,2,4]], disappear = [1,3,5]
输出:[0,2,3]
解释:
我们从节点 0 出发,目的是用最少的时间在其他节点消失之前到达它们。
- 对于节点 0 ,我们不需要任何时间,因为它就是我们的起点。
- 对于节点 1 ,我们需要至少 2 单位时间,通过
edges[0]
到达。 - 对于节点 2 ,我们需要至少 3 单位时间,通过
edges[0]
和edges[1]
到达。
示例 3:
输入:n = 2, edges = [[0,1,1]], disappear = [1,1]
输出:[0,-1]
解释:
当我们到达节点 1 的时候,它恰好消失,所以我们无法到达节点 1 。
class Solution {
public int[] minimumTime(int n, int[][] edges, int[] disappear) {
List<int[]>[] g = new ArrayList[n];
Arrays.setAll(g, i -> new ArrayList<>());
for (int[] edge : edges) {
int x = edge[0];
int y = edge[1];
int wt = edge[2];
g[x].add(new int[]{y, wt});
g[y].add(new int[]{x, wt});
}
int[] dis = new int[n];
Arrays.fill(dis,-1);
dis[0] = 0;
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> (a[0] - b[0]));
pq.offer(new int[]{0, 0});
while (!pq.isEmpty()){
int[] p = pq.poll();
int dx = p[0];
int x = p[1];
if(dx > dis[x]){
continue;
}
for (int[] e : g[x]) {
int y = e[0];
int newDis = dx + e[1];
if (newDis < disappear[y] && (dis[y] < 0 || newDis < dis[y])) {
dis[y] = newDis; // 更新 x 的邻居的最短路
pq.offer(new int[]{newDis, y});
}
}
}
return dis;
}
}
Comments NOTHING