C++刷LeetCode（1334. 阈值距离内邻居最少的城市）【图】【迪杰斯特拉算法】
题目描述：有 n 个城市，按从 0 到 n-1 编号。给你一个边数组 edges，其中 edges = 代表 fromi 和 toi 两个城市之间的双向加权边，距离阈值是一个整数 distanceThreshold。
返回能通过某些路径到达其他城市数目最少、且路径距离 最大 为 distanceThreshold 的城市。如果有多个这样的城市，则返回编号最大的城市。
注意，连接城市 i 和 j 的路径的距离等于沿该路径的所有边的权重之和。
示例 1：
输入：n = 4, edges = [,,,], distanceThreshold = 4
输出：3
解释：城市分布图如上。
每个城市阈值距离 distanceThreshold = 4 内的邻居城市分别是：
城市 0 -> [城市 1, 城市 2]
城市 1 -> [城市 0, 城市 2, 城市 3]
城市 2 -> [城市 0, 城市 1, 城市 3]
城市 3 -> [城市 1, 城市 2]
城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市，但是我们必须返回城市 3，因为它的编号最大。
示例 2：
输入：n = 5, edges = [,,,,,], distanceThreshold = 2
输出：0
解释：城市分布图如上。
每个城市阈值距离 distanceThreshold = 2 内的邻居城市分别是：
城市 0 -> [城市 1]
城市 1 -> [城市 0, 城市 4]
城市 2 -> [城市 3, 城市 4]
城市 3 -> [城市 2, 城市 4]
城市 4 -> [城市 1, 城市 2, 城市 3]
城市 0 在阈值距离 2 以内只有 1 个邻居城市。
提示：
2 <= n <= 100
1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2
edges.length == 3
0 <= fromi < toi < n
1 <= weighti, distanceThreshold <= 10^4
所有 (fromi, toi) 都是不同的。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-the-city-with-the-smallest-number-of-neighbors-at-a-threshold-distance
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class Solution {
public:
int findTheCity(int n, vector<vector<int>>& edges, int distanceThreshold) {
//构建图
vector<vector<pair<int, int> > >graph(n);
for(int i = 0; i < edges.size(); i++){
graph].push_back(make_pair(edges, edges));
graph].push_back(make_pair(edges, edges));
}
//迪杰斯特拉算法
vector<vector<int> > store;
for(int i = 0; i < n; i++){
vector<int>visit;
vector<pair<int, int> >store1;
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int > >, greater<pair<int, int> > >temp;
temp.push(make_pair(0, i));
while(!temp.empty()){
pair<int, int>t1 = temp.top();
temp.pop();
if(t1.first > distanceThreshold)break;
if(std::find(visit.begin(), visit.end(), t1.second) == visit.end()){
visit.push_back(t1.second);
store1.push_back(t1);
int len = graph.size();
for(int j = 0; j < len; j++){
int distance = graph.second + t1.first;
temp.push(make_pair(distance, graph.first));
}
}
}
store.push_back(visit);
}
int num =INT_MAX, res = 0;
for(int i= 0; i < store.size(); i++){
if(store.size() <= num){
num = store.size();
res = i;
}
}
return res;
}
}; {:10_312:}
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