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钥匙和房间（题号841）
题目
有 N 个房间，开始时你位于 0 号房间。每个房间有不同的号码：0，1，2，...，N-1，并且房间里可能有一些钥匙能使你进入下一个房间。
在形式上，对于每个房间 i 都有一个钥匙列表 rooms[i]，每个钥匙 rooms[i][j] 由 [0,1，...，N-1] 中的一个整数表示，其中 N = rooms.length。 钥匙 rooms[i][j] = v 可以打开编号为 v 的房间。
最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。
你可以自由地在房间之间来回走动。
如果能进入每个房间返回 true，否则返回 false。
示例 1：
输入: [[1],[2],[3],[]]
输出: true
解释:
我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。
之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。
然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。
最后我们去了 3 号房间。
由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。
示例 2：
输入：[[1,3],[3,0,1],[2],[0]]
输出：false
解释：我们不能进入 2 号房间。
提示：
1 <= rooms.length <= 10000 <= rooms[i].length <= 1000- 所有房间中的钥匙数量总计不超过
3000。
链接
解释
这题啊，这题是经典有向图。
什么是有向图？其实就是有方向的图，这里的方向就是从数组中的A元素可以定位到B元素，也就是题目里的钥匙。
其实这就是单纯一概念而已，即使不知道对解出这题也没什么影响的，笔者在解的时候也不知道这个概念，还是写出来BFS和DFS两种解法，问题不大。
回到题目，这题的题意就是可以从数组的A元素拿到一些值，这些值代表着可以去的另外一些元素，以此类推，如果可以走到数组的每个元素，就返回true，否则返回false。
既然题目要确定每个房子都可以走到，那么第一时间想到的就是一个哈希表，用这个表来记录当前到过的房子，或者说是数组中的元素，有个这个哈希表之后，直接按照元素的顺寻开始迭代即可。
这里需要另外一个新的数组来存储需要迭代的值，这里简单就叫arr吧，一开始arr是有默认值的，也就是数组的第一个元素，根据题意，0号房间的门是开着的，所以所以arr的默认值就是0号房间的值，同时哈希表的初始化值也就是0号房间了。
完事之后使用while来遍历arr中的元素，拿到新房间的钥匙，如果这个房间在哈希表里已经有了，那就不做任何操作，连该房间的值也不用推入到arr中，如果没有的话，将当前房间的index放到哈希表里面，证明该房间已经走过了，并且将该房间的值推入到arr数组中去，方便后续进行下一次迭代。
这就是简单的BFS解法，比较简单，也好理解，缺点就是比较占用存储空间吧，需要存储数组中的所有元素和所有元素的值。
再说说DFS，递归的方法可以说是和迭代的没什么区别，用一个函数来迭代没一个房子的每一个值，如果该房间走过，那就直接return，否则一次递归里面的每个值。
DFS也可以使用哈希表的方式来解决，但其实这里可以有个小优化，这里放到题解上说。
自己的答案（BFS）
var canVisitAllRooms = function(rooms) {
const set = new Set([0])
let arr = rooms[0]
while (arr.length) {
const active = arr.pop()
if (!set.has(active)) {
set.add(active)
arr = arr.concat(rooms[active])
}
}
return set.size === rooms.length
};
迭代就是这样了，size里面统计的是已经走过的房子，如果它个所有房子的个数相等，那就证明所有的房子都可以走，否则就证明有的房子每走过，返回false。
自己的答案（DFS）
来到递归这里，递归可以使用哈希表来解决问题，但哈希表不是占空间么，这里可以使用一种不占空间的方法，直接修改rooms数组。
把每个走过的房子都设置为null，这样如果第二次走到这个房子是null，即可直接返回false，停止递归，如果不是null，那就进行递归操作，同时将的rooms中的当前值设为null。
这里是第一个优化点，第二个优化点是不用存储每个房间的房间号了，根据题意，我们只需要统计房间的个数即可，那每次遇到一个新房间，给房间数的个数自增一是不就好了，直接用最后的房间数和rooms的长度进行比较，如果不一样就GG。
var canVisitAllRooms = function(rooms) {
let sum = 0
function DFS(i) {
if (!rooms[i]) return
const item = rooms[i].slice(0)
sum++
rooms[i] = null
for (const v of item) {
DFS(v)
}
}
DFS(0)
return sum === rooms.length
};
看起来代码稍微长了一点，但实际跑起来却会快不少，一方面可能是因为递归就是比迭代快，另一方面可能就是减少了哈希表的存储吧~
更好的方法
无
PS：想查看往期文章和题目可以点击下面的链接：
这里是按照日期分类的👇
经过有些朋友的提醒，感觉也应该按照题型分类
这里是按照题型分类的👇
