具有最大概率的路径

1514。具有最大概率的路径

难度:中等

主题:数组、图、堆(优先队列)、最短路径

给定一个由 n 个节点(0 索引)组成的无向加权图,由边列表表示,其中edges[i] = [a, b] 是连接节点 a 和 b 的无向边,具有遍历成功的概率该边 succprob[i].

给定两个节点的起点和终点,找到从起点到终点成功概率最大的路径并返回其成功概率.

如果没有从起点到终点的路径,返回0。如果您的答案与正确答案相差最多 1e-5.

,我们将接受您的答案

示例1:

具有最大概率的路径

输入: n = 3,edges = [[0,1],[1,2],[0,2]],succprob = [0.5,0.5,0.2],start = 0,end = 2输出: 0.25000说明: 从开始到结束有两条路径,一条成功概率 = 0.2,另一条成功概率 0.5 * 0.5 = 0.25。

示例2:

具有最大概率的路径

输入: n = 3,edges = [[0,1],[1,2],[0,2]],succprob = [0.5,0.5,0.3],start = 0,end = 2输出: 0.30000

示例3:

具有最大概率的路径

输入: n = 3,edges = [[0,1]],succprob = [0.5],start = 0,end = 2输出: 0.00000说明: 0 和 2 之间不存在路径。

限制:

2 0 开始!=结束0 a!=b0 0 每两个节点之间最多有一条边

提示:

乘以概率会导致精度误差。采用对数概率对数字进行求和而不是相乘。使用 dijkstra 算法求否定所有成本后两个节点之间的最小路径。

解决方案:

我们可以使用 dijkstra 算法的修改版本。您将最大化成功的可能性,而不是寻找最短路径。

让我们用 php 实现这个解决方案:1514。具有最大概率的路径


解释:

图表示:图表示为邻接列表,其中每个节点都指向其邻居以及连接它们的边的成功概率。

最大概率数组:数组maxprob用于存储从起始节点到达每个节点的最大概率。

优先队列:最大堆(splpriorityqueue)用于首先探索概率最高的路径。这对于确保当我们到达目的地节点时,我们找到概率最大的路径是至关重要的。

算法:

将起始节点的概率初始化为1(因为停留在起始点的概率为1)。使用优先级队列来探索节点,更新到达每个邻居的最大概率。如果到达目的节点,则返回概率。如果不存在路径,则返回0.

输出:

对于提供的示例:

$n = 3;$edges = [[0,1],[1,2],[0,2]];$succProb = [0.5,0.5,0.2];$start_node = 0;$end_node = 2;

输出将为 0.25.

这种方法确保了使用 dijkstra 算法的有效解决方案,同时处理概率计算的细节。

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