5300. 有向无环图中一个节点的所有祖先
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给你一个正整数 n ，它表示一个 有向无环图 中节点的数目，节点编号为 0 到 n - 1 （包括两者）。
给你一个二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [fromi, toi] 表示图中一条从 fromi 到 toi 的单向边。
请你返回一个数组 answer，其中 **answer[i]是第 i 个节点的所有 祖先 ，这些祖先节点 **升序** 排序。
如果 u 通过一系列边，能够到达 v ，那么我们称节点 u 是节点 v 的 祖先 节点。
示例 1：
输入： n = 8, edgeList = [[0,3],[0,4],[1,3],[2,4],[2,7],[3,5],[3,6],[3,7],[4,6]]
输出： [[],[],[],[0,1],[0,2],[0,1,3],[0,1,2,3,4],[0,1,2,3]]
解释：
上图为输入所对应的图。
- 节点 0 ，1 和 2 没有任何祖先。
- 节点 3 有 2 个祖先 0 和 1 。
- 节点 4 有 2 个祖先 0 和 2 。
- 节点 5 有 3 个祖先 0 ，1 和 3 。
- 节点 6 有 5 个祖先 0 ，1 ，2 ，3 和 4 。
- 节点 7 有 4 个祖先 0 ，1 ，2 和 3 。
示例 2：
输入： n = 5, edgeList = [[0,1],[0,2],[0,3],[0,4],[1,2],[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[3,4]]
输出： [[],[0],[0,1],[0,1,2],[0,1,2,3]]
解释：
上图为输入所对应的图。
- 节点 0 没有任何祖先。
- 节点 1 有 1 个祖先 0 。
- 节点 2 有 2 个祖先 0 和 1 。
- 节点 3 有 3 个祖先 0 ，1 和 2 。
- 节点 4 有 4 个祖先 0 ，1 ，2 和 3 。
提示：
1 <= n <= 10000 <= edges.length <= min(2000, n * (n - 1) / 2)edges[i].length == 20 <= fromi, toi <= n - 1fromi != toi- 图中不会有重边。
- 图是 有向 且 无环 的。
这是双周赛的第三道题, 为了这个浪费了很多时间, 淦 思路: 通过一个记忆 Set 来记录已经查到过的数据， 然后递归查询即可
class Solution {
List<Set<Integer>> tempSet = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> getAncestors(int n, int[][] edges) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
tempSet.add(new HashSet<>());
}
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
Set<Integer> list = getList(edges, i);
List<Integer> collect = new ArrayList<>(list);
collect.sort(Comparator.comparingInt(o -> o));
result.add(collect);
}
return result;
}
public Set<Integer> getList(int[][] edges, int n) {
if (!tempSet.get(n).isEmpty()) return tempSet.get(n);
Set<Integer> list = new HashSet<>();
for (int[] temp : edges) {
if (temp[1] == n) {
list.add(temp[0]);
list.addAll(getList(edges, temp[0]));
}
}
tempSet.set(n, list);
return list;
}
}
不加记忆搜索会超时, 加了之后通过了, 虽然耗时依旧很多... 😂😂😂😂😂
