原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/all-paths-from-source-to-target

英文原文

Given a directed acyclic graph (DAG) of n nodes labeled from 0 to n - 1, find all possible paths from node 0 to node n - 1 and return them in any order.

The graph is given as follows: graph[i] is a list of all nodes you can visit from node i (i.e., there is a directed edge from node i to node graph[i][j]).

 

Example 1:

Input: graph = [[1,2],[3],[3],[]]
Output: [[0,1,3],[0,2,3]]
Explanation: There are two paths: 0 -> 1 -> 3 and 0 -> 2 -> 3.

Example 2:

Input: graph = [[4,3,1],[3,2,4],[3],[4],[]]
Output: [[0,4],[0,3,4],[0,1,3,4],[0,1,2,3,4],[0,1,4]]

Example 3:

Input: graph = [[1],[]]
Output: [[0,1]]

Example 4:

Input: graph = [[1,2,3],[2],[3],[]]
Output: [[0,1,2,3],[0,2,3],[0,3]]

Example 5:

Input: graph = [[1,3],[2],[3],[]]
Output: [[0,1,2,3],[0,3]]

 

Constraints:

• n == graph.length
• 2 <= n <= 15
• 0 <= graph[i][j] < n
• graph[i][j] != i (i.e., there will be no self-loops).
• All the elements of graph[i] are unique.
• The input graph is guaranteed to be a DAG.

中文题目

给你一个有 n 个节点的 有向无环图（DAG），请你找出所有从节点 0 到节点 n-1 的路径并输出（不要求按特定顺序）

二维数组的第 i 个数组中的单元都表示有向图中 i 号节点所能到达的下一些节点，空就是没有下一个结点了。

译者注：有向图是有方向的，即规定了 a→b 你就不能从 b→a 。

 

示例 1：

输入：graph = [[1,2],[3],[3],[]]
输出：[[0,1,3],[0,2,3]]
解释：有两条路径 0 -> 1 -> 3 和 0 -> 2 -> 3

示例 2：

输入：graph = [[4,3,1],[3,2,4],[3],[4],[]]
输出：[[0,4],[0,3,4],[0,1,3,4],[0,1,2,3,4],[0,1,4]]

示例 3：

输入：graph = [[1],[]]
输出：[[0,1]]

示例 4：

输入：graph = [[1,2,3],[2],[3],[]]
输出：[[0,1,2,3],[0,2,3],[0,3]]

示例 5：

输入：graph = [[1,3],[2],[3],[]]
输出：[[0,1,2,3],[0,3]]

 

提示：

• n == graph.length
• 2 <= n <= 15
• 0 <= graph[i][j] < n
• graph[i][j] != i（即，不存在自环）
• graph[i] 中的所有元素 互不相同
• 保证输入为 有向无环图（DAG）

通过代码

高赞题解

DFS

$n$ 只有 $15$，且要求输出所有方案，因此最直观的解决方案是使用 DFS 进行爆搜。

起始将 $0$ 进行加入当前答案，当 $n - 1$ 被添加到当前答案时，说明找到了一条从 $0$ 到 $n - 1$ 的路径，将当前答案加入结果集。

当我们决策到第 $x$ 位（非零）时，该位置所能放入的数值由第 $x - 1$ 位已经填入的数所决定，同时由于给定的 $graph$ 为有向无环图（拓扑图），因此按照第 $x - 1$ 位置的值去决策第 $x$ 位的内容，必然不会决策到已经在当前答案的数值，否则会与 $graph$ 为有向无环图（拓扑图）的先决条件冲突。

换句话说，与一般的爆搜不同的是，我们不再需要 $vis$ 数组来记录某个点是否已经在当前答案中。

代码：

[]
class Solution {
    int[][] g;
    int n;
    List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
    List<Integer> cur = new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> allPathsSourceTarget(int[][] graph) {
        g = graph; 
        n = g.length;
        cur.add(0);
        dfs(0);
        return ans;
    }
    void dfs(int u) {
        if (u == n - 1) {
            ans.add(new ArrayList<>(cur));
            return ;
        }
        for (int next : g[u]) {
            cur.add(next);
            dfs(next);
            cur.remove(cur.size() - 1);
        }
    }
}

• 时间复杂度：共有 $n$ 个节点，每个节点有选和不选两种决策，总的方案数最多为 $2^n$，对于每个方案最坏情况需要 $O(n)$ 的复杂度进行拷贝并添加到结果集。整体复杂度为 $O(n * 2^n)$
• 空间复杂度：最多有 $2^n$ 种方案，每个方案最多有 $n$ 个元素。整体复杂度为 $O(n * 2^n)$

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最后

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