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一、题目描述：

1129. 颜色交替的最短路径 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

在一个有向图中，节点分别标记为 0, 1, ..., n-1。图中每条边为红色或者蓝色，且存在自环或平行边。

red_edges 中的每一个 [i, j] 对表示从节点 i 到节点 j 的红色有向边。类似地，blue_edges 中的每一个 [i, j] 对表示从节点 i 到节点 j 的蓝色有向边。

返回长度为 n 的数组 answer，其中 answer[X] 是从节点 0 到节点 X 的红色边和蓝色边交替出现的最短路径的长度。如果不存在这样的路径，那么 answer[x] = -1。

 

示例 1：

输入：n = 3, red_edges = [[0,1],[1,2]], blue_edges = []
输出：[0,1,-1]

示例 2：

输入：n = 3, red_edges = [[0,1]], blue_edges = [[2,1]]
输出：[0,1,-1]

示例 3：

输入：n = 3, red_edges = [[1,0]], blue_edges = [[2,1]]
输出：[0,-1,-1]

示例 4：

输入：n = 3, red_edges = [[0,1]], blue_edges = [[1,2]]
输出：[0,1,2]

示例 5：

输入：n = 3, red_edges = [[0,1],[0,2]], blue_edges = [[1,0]]
输出：[0,1,1]

 

提示：

• 1 <= n <= 100
• red_edges.length <= 400
• blue_edges.length <= 400
• red_edges[i].length == blue_edges[i].length == 2
• 0 <= red_edges[i][j], blue_edges[i][j] < n

二、思路分析：

这道题的难点在于理解题意和编写代码。

要求所有最短路径的长度，我们很容易想到广度优先搜索。

问题是，从结点 0 出发，可以先走红色边，也可以先走蓝色边。

我们当然可以先走红色边 BFS 一遍，再先走蓝色边 BFS 一遍。

但是这样代码写两份就比较冗长。

所以，我们需要在队列里加入结点的时候，设计一个变量，表示下一步是该走红色边还是该走蓝色边。

我这里用 True 来表示下一步该走红色边，用 False 来表示下一步该走蓝色边。

所以搜索队列的初始状态是 [(0, True), (0, False)] 。

那么，将结点取出时，我们就可以判断第二个变量值来选择从哪个类型的边进行搜索。

三、AC 代码：

class Solution:
    def shortestAlternatingPaths(self, n: int, red_edges: List[List[int]], blue_edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        # 答案数组
        ans = [-1] * n
        ans[0] = 0
        # 访问过的结点
        visited = set()
        visited.add((0, True))
        visited.add((0, False))
        # 初始结点
        q = [(0, True), (0, False)]
        # 红色边和蓝色边
        r = collections.defaultdict(set)
        b = collections.defaultdict(set)
        for e in red_edges:
            r[e[0]].add(e[1])
        for e in blue_edges:
            b[e[0]].add(e[1])
        # 步数
        step = 0
        # BFS
        while q:
            step += 1
            t = []
            while q:
                node, color = q.pop()
                if color and node in r:
                    for next_node in r[node]:
                        if (next_node, False) not in visited:
                            visited.add((next_node, False))
                            if ans[next_node] == -1:
                                ans[next_node] = step
                            t.append((next_node, False))
                elif not color and node in b:
                    for next_node in b[node]:
                        if (next_node, True) not in visited:
                            if ans[next_node] == -1:
                                ans[next_node] = step
                            t.append((next_node, True))
            q = t
        return ans