版本修改说明20231205初版

城市里的代表可以选择乘坐所在城市的车或者乘坐其他城市的车。

相邻城市之间一辆车的油耗是一升汽油。

输入roads

[[3,1],[3,2],[1,0],[0,4],[0,5],[4,6]],

seats

这个问题可以使用图的广度优先搜索BFS算法来解决。

广度优先搜索BFS算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从根节点开始然后访问所有相邻的节点然后再访问这些相邻节点的相邻节点依此类推。

首先我们需要创建一个邻接表来表示城市之间的道路关系。

然后从首都开始进行BFS搜索每次搜索时将当前城市的汽油消耗累加到总油耗中并更新每个城市的汽油消耗。

最后返回到达首都的总油耗。

代码思路

它包含一个名为minimumFuelCost的方法该方法接受两个参数roads和seats。

**roads是一个二维列表表示城市之间的道路关系seats是一个整数表示每辆车的座位数。

**方法的目的是计算到达首都所需的最少汽油量。

(self,

一个是roads类型为List[List[int]]表示一个二维整数列表

def

int:首先代码创建了一个名为g的空列表用于存储道路关系。

然后遍历roads列表将每个城市的邻居添加到g中。

[[]

将道路的两个端点添加到对方的邻接表中g[e[0]].append(e[1])g[e[1]].append(e[0])res

初始化结果变量为0接下来定义了一个名为dfs的内部函数用于深度优先搜索。

这个函数接受两个参数**cur表示当前城市fa表示当前城市的父节点。

**在dfs函数中首先初始化一个名为peopleSum的变量表示当前城市及其代表的人数之和。

def

声明res为非局部变量以便在dfs函数中修改它peopleSum

初始化当前节点的人数为1然后遍历当前城市的代表如果代表不是父节点则递归调用dfs函数并将返回的人数累加到peopleSum中。

同时更新res变量将其加上(peopleCnt

seats

返回当前节点的人数在主函数中调用dfs函数传入初始值0和-1。

最后返回res作为结果。

dfs(0,

roads:g[e[0]].append(e[1])g[e[1]].append(e[0])res

0def