399. 除法求值
题目描述:
给你一个变量对数组 equations
和一个实数值数组 values
作为已知条件,其中 equations[i] = [Ai, Bi]
和 values[i]
共同表示等式 Ai / Bi = values[i]
。每个 Ai
或 Bi
是一个表示单个变量的字符串。
另有一些以数组 queries
表示的问题,其中 queries[j] = [Cj, Dj]
表示第 j
个问题,请你根据已知条件找出 Cj / Dj = ?
的结果作为答案。
返回 所有问题的答案 。如果存在某个无法确定的答案,则用 -1.0
替代这个答案。如果问题中出现了给定的已知条件中没有出现的字符串,也需要用 -1.0
替代这个答案。
注意: 输入总是有效的。你可以假设除法运算中不会出现除数为 0 的情况,且不存在任何矛盾的结果。
注意: 未在等式列表中出现的变量是未定义的,因此无法确定它们的答案。
示例 1:
输入:equations = [["a","b"],["b","c"]], values = [2.0,3.0], queries = [["a","c"],["b","a"],["a","e"],["a","a"],["x","x"]]
输出:[6.00000,0.50000,-1.00000,1.00000,-1.00000]
解释:
条件:a / b = 2.0, b / c = 3.0
问题:a / c = ?, b / a = ?, a / e = ?, a / a = ?, x / x = ?
结果:[6.0, 0.5, -1.0, 1.0, -1.0 ]
注意:x 是未定义的 => -1.0
示例 2:
输入:equations = [["a","b"],["b","c"],["bc","cd"]], values = [1.5,2.5,5.0], queries = [["a","c"],["c","b"],["bc","cd"],["cd","bc"]]
输出:[3.75000,0.40000,5.00000,0.20000]
示例 3:
输入:equations = [["a","b"]], values = [0.5], queries = [["a","b"],["b","a"],["a","c"],["x","y"]]
输出:[0.50000,2.00000,-1.00000,-1.00000]
提示:
1 <= equations.length <= 20
equations[i].length == 2
1 <= Ai.length, Bi.length <= 5
values.length == equations.length
0.0 < values[i] <= 20.0
1 <= queries.length <= 20
queries[i].length == 2
1 <= Cj.length, Dj.length <= 5
Ai, Bi, Cj, Dj
由小写英文字母与数字组成
解题分析及思路:
方法:深度优先搜索
思路:
本题本质是处理变量之间的比例关系,可将变量视为图的节点,变量间的除法关系视为有向边的权重(如 A/B = k 表示 A 到 B 的边权重为 k,B 到 A 的边权重为 1/k)。
核心思路是构建比例关系图 + 深度优先搜索(DFS)传播关系:
- 图的表示:用嵌套哈希表 resMap 存储关系,resMap[a][b] = k 表示 a/b = k。
- 关系传播:通过 DFS 从已知关系推导出所有间接关系(如已知 a/b 和 b/c,可推导出 a/c = a/b * b/c)。
- 查询处理:直接从构建好的关系图中查询结果,若不存在则返回 -1.0。
具体解题步骤
步骤 1:初始化关系图
遍历 equations 和 values,为每个除法关系 A/B = k 建立双向映射:
- resMap[A][B] = k(直接存储 A/B 的值)
- resMap[B][A] = 1/k(反向关系,B/A 是 A/B 的倒数)
步骤 2:DFS 传播间接关系
对图中每个节点,通过 DFS 推导出所有可达节点的比例关系:
- 从节点 base 出发,遍历其直接关联节点 to(已知 base/to = v1)。
- 对 to 的每个关联节点 key(已知 to/key = v2),推导出 base/key = v1 * v2,并存储到 resMap[base][key]。
- 递归处理 key 的关联节点,直到所有间接关系都被推导。
步骤 3:处理查询
对每个查询 [C, D]:
- 若 C 或 D 不在关系图中,返回 -1.0。
- 若 resMap[C][D] 存在,直接返回其值;否则返回 -1.0。
func calcEquation(equations [][]string, values []float64, queries [][]string) []float64 {
var res []float64
resMap := make(map[string]map[string]float64)
for i, equation := range equations {
if _, ok := resMap[equation[0]]; !ok {
resMap[equation[0]] = make(map[string]float64)
}
if _, ok := resMap[equation[1]]; !ok {
resMap[equation[1]] = make(map[string]float64)
}
resMap[equation[0]][equation[1]] = values[i]
resMap[equation[1]][equation[0]] = 1 / values[i]
}
var dfs func(base, to string)
dfs = func(base, to string) {
if _, ok := resMap[to]; !ok {
return
}
for key, value := range resMap[to] {
if _, ok := resMap[base][key]; ok {
continue
}
resMap[base][key] = resMap[base][to] * value
dfs(base, key)
}
}
for base, pairs := range resMap {
for key, _ := range pairs {
dfs(base, key)
}
}
for _, query := range queries {
if _, ok := resMap[query[0]]; !ok {
res = append(res, -1.0)
continue
}
if _, ok2 := resMap[query[0]][query[1]]; !ok2 {
res = append(res, -1.0)
continue
}
res = append(res, resMap[query[0]][query[1]])
}
return res
}
复杂度:
- 时间复杂度:O(m * m)
- 空间复杂度:O(m * m)
执行结果:
- 执行耗时:0 ms,击败了100.00% 的Go用户
- 内存消耗:4.1 MB,击败了6.04% 的Go用户