除法求值

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除法求值

1.题目内容

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：

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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：

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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：

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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

2.解法

广度优先搜索

思路及算法

我们可以将整个问题建模成一张图：给定图中的一些点（变量），以及某些边的权值（两个变量的比值），试对任意两点（两个变量）求出其路径长（两个变量的比值）。

因此，我们首先需要遍历 equations 数组，找出其中所有不同的字符串，并通过哈希表将每个不同的字符串映射成整数。

在构建完图之后，对于任何一个查询，就可以从起点出发，通过广度优先搜索的方式，不断更新起点与当前点之间的路径长度，直到搜索到终点为止。

代码

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//C++
class Solution {
public:
    vector<double> calcEquation(vector<vector<string>>& equations, vector<double>& values, vector<vector<string>>& queries) {
        int nvars = 0;
        unordered_map<string, int> variables;

        int n = equations.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (variables.find(equations[i][0]) == variables.end()) {
                variables[equations[i][0]] = nvars++;
            }
            if (variables.find(equations[i][1]) == variables.end()) {
                variables[equations[i][1]] = nvars++;
            }
        }

        // 对于每个点，存储其直接连接到的所有点及对应的权值
        vector<vector<pair<int, double>>> edges(nvars);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int va = variables[equations[i][0]], vb = variables[equations[i][1]];
            edges[va].push_back(make_pair(vb, values[i]));
            edges[vb].push_back(make_pair(va, 1.0 / values[i]));
        }

        vector<double> ret;
        for (const auto& q: queries) {
            double result = -1.0;
            if (variables.find(q[0]) != variables.end() && variables.find(q[1]) != variables.end()) {
                int ia = variables[q[0]], ib = variables[q[1]];
                if (ia == ib) {
                    result = 1.0;
                } else {
                    queue<int> points;
                    points.push(ia);
                    vector<double> ratios(nvars, -1.0);
                    ratios[ia] = 1.0;

                    while (!points.empty() && ratios[ib] < 0) {
                        int x = points.front();
                        points.pop();

                        for (const auto [y, val]: edges[x]) {
                            if (ratios[y] < 0) {
                                ratios[y] = ratios[x] * val;
                                points.push(y);
                            }
                        }
                    }
                    result = ratios[ib];
                }
            }
            ret.push_back(result);
        }
        return ret;
    }
};
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//Java
class Solution {
    public double[] calcEquation(List<List<String>> equations, double[] values, List<List<String>> queries) {
        int nvars = 0;
        Map<String, Integer> variables = new HashMap<String, Integer>();

        int n = equations.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!variables.containsKey(equations.get(i).get(0))) {
                variables.put(equations.get(i).get(0), nvars++);
            }
            if (!variables.containsKey(equations.get(i).get(1))) {
                variables.put(equations.get(i).get(1), nvars++);
            }
        }

        // 对于每个点，存储其直接连接到的所有点及对应的权值
        List<Pair>[] edges = new List[nvars];
        for (int i = 0; i < nvars; i++) {
            edges[i] = new ArrayList<Pair>();
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int va = variables.get(equations.get(i).get(0)), vb = variables.get(equations.get(i).get(1));
            edges[va].add(new Pair(vb, values[i]));
            edges[vb].add(new Pair(va, 1.0 / values[i]));
        }

        int queriesCount = queries.size();
        double[] ret = new double[queriesCount];
        for (int i = 0; i < queriesCount; i++) {
            List<String> query = queries.get(i);
            double result = -1.0;
            if (variables.containsKey(query.get(0)) && variables.containsKey(query.get(1))) {
                int ia = variables.get(query.get(0)), ib = variables.get(query.get(1));
                if (ia == ib) {
                    result = 1.0;
                } else {
                    Queue<Integer> points = new LinkedList<Integer>();
                    points.offer(ia);
                    double[] ratios = new double[nvars];
                    Arrays.fill(ratios, -1.0);
                    ratios[ia] = 1.0;

                    while (!points.isEmpty() && ratios[ib] < 0) {
                        int x = points.poll();
                        for (Pair pair : edges[x]) {
                            int y = pair.index;
                            double val = pair.value;
                            if (ratios[y] < 0) {
                                ratios[y] = ratios[x] * val;
                                points.offer(y);
                            }
                        }
                    }
                    result = ratios[ib];
                }
            }
            ret[i] = result;
        }
        return ret;
    }
}

class Pair {
    int index;
    double value;

    Pair(int index, double value) {
        this.index = index;
        this.value = value;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度：O(ML+Q⋅(L+M))，其中 M 为边的数量，Q 为询问的数量，L 为字符串的平均长度。构建图时，需要处理 M 条边，每条边都涉及到 O(L) 的字符串比较；处理查询时，每次查询首先要进行一次 O(L) 的比较，然后至多遍历 O(M) 条边。

  • 空间复杂度：O(NL+M)，其中 N 为点的数量，M 为边的数量，L 为字符串的平均长度。为了将每个字符串映射到整数，需要开辟空间为 O(NL) 的哈希表；随后，需要花费 O(M) 的空间存储每条边的权重；处理查询时，还需要 O(N) 的空间维护访问队列。最终，总的复杂度为 O(NL+M+N)=O(NL+M)。