Leetcode 1436、旅行终点站

Leetcode 1436、旅行终点站

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1436、旅行终点站

给你一份旅游线路图，该线路图中的旅行线路用数组 paths 表示，其中 paths[i] = [cityAi, cityBi] 表示该线路将会从 cityAi 直接前往 cityBi。请你找出这次旅行的终点站，即没有任何可以通往其他城市的线路的城市。

题目数据保证线路图会形成一条不存在循环的线路，因此恰有一个旅行终点站。

示例 1：

输入：paths = [["London","New York"],["New York","Lima"],["Lima","Sao Paulo"]]
输出："Sao Paulo" 
解释：从 "London" 出发，最后抵达终点站 "Sao Paulo" 。
本次旅行的路线是 "London" -> "New York" -> "Lima" -> "Sao Paulo" 。

示例 2：

输入：paths = [["B","C"],["D","B"],["C","A"]]
输出："A"
解释：所有可能的线路是：
"D" -> "B" -> "C" -> "A". 
"B" -> "C" -> "A". 
"C" -> "A". 
"A". 
显然，旅行终点站是 "A" 。

示例 3：

输入：paths = [["A","Z"]]
输出："Z"

提示：

1 <= paths.length <= 100
paths[i].length == 2
1 <= cityAi.length, cityBi.length <= 10
cityAi != cityBi
所有字符串均由大小写英文字母和空格字符组成。

方法一：哈希表

旅行的终点站，即没有任何可以通往其他城市的线路的城市。也就是说，我们在 paths 的出发城市中找不到该城市，在 paths 的到达城市能找到该城市，就可以认定该城市是旅行的终点站。

我们可以使用哈希表以出发城市为键保存 paths，然后枚举所有到达城市，在哈希表中查找该城市，如果没找到，则说明该城市就是旅行的终点站。

时间复杂度是 O(mn)，其中 n 是 paths 的长度，m 是城市名称的最大长度。

空间复杂度是 O(mn)。主要是建立哈希所占用的空间。

string destCity(vector<vector<string>>& paths) {unordered_set<string> CitiesASet;for (const auto& path : paths) {CitiesASet.insert(path[0]);}for (const auto& path : paths) {if (CitiesASet.find(path[1]) == d()) {return path[1];}}return "";
}