1436-旅行终点站

Raphael Liu Lv10
  2023-09-13 00:47:26 2023-09-13 00:47:26 Created   2023-09-13 16:06:26 2023-09-13 16:06:26 Updated    

给你一份旅游线路图，该线路图中的旅行线路用数组 paths 表示，其中 paths[i] = [cityAi, cityBi] 表示该线路将会从
cityAi 直接前往 cityBi 。请你找出这次旅行的终点站，即没有任何可以通往其他城市的线路的城市 。

题目数据保证线路图会形成一条不存在循环的线路，因此恰有一个旅行终点站。

示例 1：

**输入：** paths = [["London","New York"],["New York","Lima"],["Lima","Sao Paulo"]]
**输出：** "Sao Paulo" 
**解释：** 从 "London" 出发，最后抵达终点站 "Sao Paulo" 。本次旅行的路线是 "London" -> "New York" -> "Lima" -> "Sao Paulo" 。

示例 2：

**输入：** paths = [["B","C"],["D","B"],["C","A"]]
**输出：** "A"
**解释：** 所有可能的线路是：
"D" -> "B" -> "C" -> "A". 
"B" -> "C" -> "A". 
"C" -> "A". 
"A". 
显然，旅行终点站是 "A" 。

示例 3：

**输入：** paths = [["A","Z"]]
**输出：** "Z"

提示：

  • 1 <= paths.length <= 100
  • paths[i].length == 2
  • 1 <= cityAi.length, cityBi.length <= 10
  • cityAi != cityBi
  • 所有字符串均由大小写英文字母和空格字符组成。

方法一：哈希表

根据终点站的定义，终点站不会出现在 cityA}_i 中，因为存在从 cityA}_i 出发的线路，所以终点站只会出现在 cityB}_i 中。据此，我们可以遍历 cityB}_i，返回不在 cityA}_i 中的城市，即为答案。

代码实现时，可以先将所有 cityA}_i 存于一哈希表中，然后遍历 cityB}_i 并查询 cityB}_i 是否在哈希表中。

[sol1-Python3]
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class Solution:
    def destCity(self, paths: List[List[str]]) -> str:
        citiesA = {path[0] for path in paths}
        return next(path[1] for path in paths if path[1] not in citiesA)
[sol1-C++]
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class Solution {
public:
    string destCity(vector<vector<string>> &paths) {
        unordered_set<string> citiesA;
        for (auto &path : paths) {
            citiesA.insert(path[0]);
        }
        for (auto &path : paths) {
            if (!citiesA.count(path[1])) {
                return path[1];
            }
        }
        return "";
    }
};
[sol1-Java]
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class Solution {
    public String destCity(List<List<String>> paths) {
        Set<String> citiesA = new HashSet<String>();
        for (List<String> path : paths) {
            citiesA.add(path.get(0));
        }
        for (List<String> path : paths) {
            if (!citiesA.contains(path.get(1))) {
                return path.get(1);
            }
        }
        return "";
    }
}
[sol1-C#]
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public class Solution {
    public string DestCity(IList<IList<string>> paths) {
        ISet<string> citiesA = new HashSet<string>();
        foreach (IList<string> path in paths) {
            citiesA.Add(path[0]);
        }
        foreach (IList<string> path in paths) {
            if (!citiesA.Contains(path[1])) {
                return path[1];
            }
        }
        return "";
    }
}
[sol1-Golang]
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func destCity(paths [][]string) string {
    citiesA := map[string]bool{}
    for _, path := range paths {
        citiesA[path[0]] = true
    }
    for _, path := range paths {
        if !citiesA[path[1]] {
            return path[1]
        }
    }
    return ""
}
[sol1-JavaScript]
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var destCity = function(paths) {
    const citiesA = new Set();
    for (const path of paths) {
        citiesA.add(path[0]);
    }
    for (const path of paths) {
        if (!citiesA.has(path[1])) {
            return path[1];
        }
    }
    return "";
};

复杂度分析

  • 时间复杂度：O(nm)，其中 n 是数组 paths 的长度，m 是城市名称的最大长度。

  • 空间复杂度：O(nm)。

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