参与本项目，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！

这也可以用回溯法？其实深搜和回溯也是相辅相成的，毕竟都用递归。

332.重新安排行程

力扣题目链接

给定一个机票的字符串二维数组 [from, to]，子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点，对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从 JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从 JFK 开始。

提示：

如果存在多种有效的行程，请你按字符自然排序返回最小的行程组合。例如，行程 ["JFK", "LGA"] 与 ["JFK", "LGB"] 相比就更小，排序更靠前
所有的机场都用三个大写字母表示（机场代码）。
假定所有机票至少存在一种合理的行程。
所有的机票必须都用一次且只能用一次。

示例 1：

输入：[["MUC", "LHR"], ["JFK", "MUC"], ["SFO", "SJC"], ["LHR", "SFO"]]
输出：["JFK", "MUC", "LHR", "SFO", "SJC"]

示例 2：

输入：[["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
输出：["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"]
解释：另一种有效的行程是 ["JFK","SFO","ATL","JFK","ATL","SFO"]。但是它自然排序更大更靠后。

思路

如果对回溯算法基础还不了解的话，我还特意录制了一期视频：带你学透回溯算法（理论篇） 可以结合题解和视频一起看，希望对大家理解回溯算法有所帮助。

这道题目还是很难的，之前我们用回溯法解决了如下问题：组合问题，分割问题，子集问题，排列问题。

直觉上来看这道题和回溯法没有什么关系，更像是图论中的深度优先搜索。

实际上确实是深搜，但这是深搜中使用了回溯的例子，在查找路径的时候，如果不回溯，怎么能查到目标路径呢。

所以我倾向于说本题应该使用回溯法，那么我也用回溯法的思路来讲解本题，其实深搜一般都使用了回溯法的思路，在图论系列中我会再详细讲解深搜。

这里就是先给大家拓展一下，原来回溯法还可以这么玩！

这道题目有几个难点：

一个行程中，如果航班处理不好容易变成一个圈，成为死循环
有多种解法，字母序靠前排在前面，让很多同学望而退步，如何该记录映射关系呢？
使用回溯法（也可以说深搜）的话，那么终止条件是什么呢？
搜索的过程中，如何遍历一个机场所对应的所有机场。

针对以上问题我来逐一解答！

如何理解死循环

对于死循环，我来举一个有重复机场的例子：

为什么要举这个例子呢，就是告诉大家，出发机场和到达机场也会重复的，如果在解题的过程中没有对集合元素处理好，就会死循环。

该记录映射关系

有多种解法，字母序靠前排在前面，让很多同学望而退步，如何该记录映射关系呢？

一个机场映射多个机场，机场之间要靠字母序排列，一个机场映射多个机场，可以使用std::unordered_map，如果让多个机场之间再有顺序的话，就是用std::map 或者std::multimap 或者 std::multiset。

如果对map 和 set 的实现机制不太了解，也不清楚为什么 map、multimap就是有序的同学，可以看这篇文章关于哈希表，你该了解这些！。

这样存放映射关系可以定义为 unordered_map<string, multiset<string>> targets 或者 unordered_map<string, map<string, int>> targets。

含义如下：

unordered_map<string, multiset> targets：unordered_map<出发机场, 到达机场的集合> targets

unordered_map<string, map<string, int>> targets：unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets

这两个结构，我选择了后者，因为如果使用unordered_map<string, multiset<string>> targets 遍历multiset的时候，不能删除元素，一旦删除元素，迭代器就失效了。

再说一下为什么一定要增删元素呢，正如开篇我给出的图中所示，出发机场和到达机场是会重复的，搜索的过程没及时删除目的机场就会死循环。

所以搜索的过程中就是要不断的删multiset里的元素，那么推荐使用unordered_map<string, map<string, int>> targets。

在遍历 unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets的过程中，可以使用"航班次数"这个字段的数字做相应的增减，来标记到达机场是否使用过了。

如果“航班次数”大于零，说明目的地还可以飞，如果如果“航班次数”等于零说明目的地不能飞了，而不用对集合做删除元素或者增加元素的操作。

相当于说我不删，我就做一个标记！

回溯法

这道题目我使用回溯法，那么下面按照我总结的回溯模板来：

void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
        处理节点;
        backtracking(路径，选择列表); // 递归
        回溯，撤销处理结果
    }
}

本题以输入：[["JFK", "KUL"], ["JFK", "NRT"], ["NRT", "JFK"]为例，抽象为树形结构如下：

开始回溯三部曲讲解：

递归函数参数

在讲解映射关系的时候，已经讲过了，使用unordered_map<string, map<string, int>> targets; 来记录航班的映射关系，我定义为全局变量。

当然把参数放进函数里传进去也是可以的，我是尽量控制函数里参数的长度。

参数里还需要ticketNum，表示有多少个航班（终止条件会用上）。

代码如下：

// unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets
unordered_map<string, map<string, int>> targets;
bool backtracking(int ticketNum, vector<string>& result) {

注意函数返回值我用的是bool！

我们之前讲解回溯算法的时候，一般函数返回值都是void，这次为什么是bool呢？

因为我们只需要找到一个行程，就是在树形结构中唯一的一条通向叶子节点的路线，如图：

所以找到了这个叶子节点了直接返回，这个递归函数的返回值问题我们在讲解二叉树的系列的时候，在这篇二叉树：递归函数究竟什么时候需要返回值，什么时候不要返回值？详细介绍过。

当然本题的targets和result都需要初始化，代码如下：

for (const vector<string>& vec : tickets) {
    targets[vec[0]][vec[1]]++; // 记录映射关系
}
result.push_back("JFK"); // 起始机场

递归终止条件

拿题目中的示例为例，输入: [["MUC", "LHR"], ["JFK", "MUC"], ["SFO", "SJC"], ["LHR", "SFO"]] ，这是有4个航班，那么只要找出一种行程，行程里的机场个数是5就可以了。

所以终止条件是：我们回溯遍历的过程中，遇到的机场个数，如果达到了（航班数量+1），那么我们就找到了一个行程，把所有航班串在一起了。

代码如下：

if (result.size() == ticketNum + 1) {
    return true;
}

已经看习惯回溯法代码的同学，到叶子节点了习惯性的想要收集结果，但发现并不需要，本题的result相当于回溯算法：求组合总和！中的path，也就是本题的result就是记录路径的（就一条），在如下单层搜索的逻辑中result就添加元素了。

单层搜索的逻辑

回溯的过程中，如何遍历一个机场所对应的所有机场呢？

这里刚刚说过，在选择映射函数的时候，不能选择unordered_map<string, multiset<string>> targets，因为一旦有元素增删multiset的迭代器就会失效，当然可能有牛逼的容器删除元素迭代器不会失效，这里就不在讨论了。

可以说本题既要找到一个对数据进行排序的容器，而且还要容易增删元素，迭代器还不能失效。

所以我选择了unordered_map<string, map<string, int>> targets 来做机场之间的映射。

遍历过程如下：

for (pair<const string, int>& target : targets[result[result.size() - 1]]) {
    if (target.second > 0 ) { // 记录到达机场是否飞过了
        result.push_back(target.first);
        target.second--;
        if (backtracking(ticketNum, result)) return true;
        result.pop_back();
        target.second++;
    }
}

可以看出通过unordered_map<string, map<string, int>> targets里的int字段来判断这个集合里的机场是否使用过，这样避免了直接去删元素。

分析完毕，此时完整C++代码如下：

class Solution {
private:
// unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets
unordered_map<string, map<string, int>> targets;
bool backtracking(int ticketNum, vector<string>& result) {
    if (result.size() == ticketNum + 1) {
        return true;
    }
    for (pair<const string, int>& target : targets[result[result.size() - 1]]) {
        if (target.second > 0 ) { // 记录到达机场是否飞过了
            result.push_back(target.first);
            target.second--;
            if (backtracking(ticketNum, result)) return true;
            result.pop_back();
            target.second++;
        }
    }
    return false;
}
public:
    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
        targets.clear();
        vector<string> result;
        for (const vector<string>& vec : tickets) {
            targets[vec[0]][vec[1]]++; // 记录映射关系
        }
        result.push_back("JFK"); // 起始机场
        backtracking(tickets.size(), result);
        return result;
    }
};

一波分析之后，可以看出我就是按照回溯算法的模板来的。

代码中

for (pair<const string, int>& target : targets[result[result.size() - 1]])

pair里要有const，因为map中的key是不可修改的，所以是pair<const string, int>。

如果不加const，也可以复制一份pair，例如这么写：

for (pair<string, int>target : targets[result[result.size() - 1]])

总结

本题其实可以算是一道hard的题目了，关于本题的难点我在文中已经列出了。

如果单纯的回溯搜索（深搜）并不难，难还难在容器的选择和使用上。

本题其实是一道深度优先搜索的题目，但是我完全使用回溯法的思路来讲解这道题题目，算是给大家拓展一下思维方式，其实深搜和回溯也是分不开的，毕竟最终都是用递归。

如果最终代码，发现照着回溯法模板画的话好像也能画出来，但难就难如何知道可以使用回溯，以及如果套进去，所以我再写了这么长的一篇来详细讲解。

就酱，很多录友表示和「代码随想录」相见恨晚，那么帮Carl宣传一波吧，让更多同学知道这里！

其他语言版本

java

class Solution {
    private Deque<String> res;
    private Map<String, Map<String, Integer>> map;

    private boolean backTracking(int ticketNum){
        if(res.size() == ticketNum + 1){
            return true;
        }
        String last = res.getLast();
        if(map.containsKey(last)){//防止出现null
            for(Map.Entry<String, Integer> target : map.get(last).entrySet()){
                int count = target.getValue();
                if(count > 0){
                    res.add(target.getKey());
                    target.setValue(count - 1);
                    if(backTracking(ticketNum)) return true;
                    res.removeLast();
                    target.setValue(count);
                }
            }
        }
        return false;
    }

    public List<String> findItinerary(List<List<String>> tickets) {
        map = new HashMap<String, Map<String, Integer>>();
        res = new LinkedList<>();
        for(List<String> t : tickets){
            Map<String, Integer> temp;
            if(map.containsKey(t.get(0))){
                temp = map.get(t.get(0));
                temp.put(t.get(1), temp.getOrDefault(t.get(1), 0) + 1);
            }else{
                temp = new TreeMap<>();//升序Map
                temp.put(t.get(1), 1);
            }
            map.put(t.get(0), temp);

        }
        res.add("JFK");
        backTracking(tickets.size());
        return new ArrayList<>(res);
    }
}

python

class Solution:
    def findItinerary(self, tickets: List[List[str]]) -> List[str]:
        # defaultdic(list) 是为了方便直接append
        tickets_dict = defaultdict(list)
        for item in tickets:
            tickets_dict[item[0]].append(item[1])
        '''
        tickets_dict里面的内容是这样的
         {'JFK': ['SFO', 'ATL'], 'SFO': ['ATL'], 'ATL': ['JFK', 'SFO']})
        '''
        path = ["JFK"]
        def backtracking(start_point):
            # 终止条件
            if len(path) == len(tickets) + 1:
                return True
            tickets_dict[start_point].sort()
            for _ in tickets_dict[start_point]:
                #必须及时删除，避免出现死循环
                end_point = tickets_dict[start_point].pop(0)
                path.append(end_point)
                # 只要找到一个就可以返回了
                if backtracking(end_point):
                    return True
                path.pop()
                tickets_dict[start_point].append(end_point)

        backtracking("JFK")
        return path

GO

type pair struct {
	target  string
	visited bool
}
type pairs []*pair

func (p pairs) Len() int {
	return len(p)
}
func (p pairs) Swap(i, j int) {
	p[i], p[j] = p[j], p[i]
}
func (p pairs) Less(i, j int) bool {
	return p[i].target < p[j].target
}

func findItinerary(tickets [][]string) []string {
	result := []string{}
	// map[出发机场] pair{目的地,是否被访问过}
	targets := make(map[string]pairs)
	for _, ticket := range tickets {
		if targets[ticket[0]] == nil {
			targets[ticket[0]] = make(pairs, 0)
		}
		targets[ticket[0]] = append(targets[ticket[0]], &pair{target: ticket[1], visited: false})
	}
	for k, _ := range targets {
		sort.Sort(targets[k])
	}
	result = append(result, "JFK")
	var backtracking func() bool
	backtracking = func() bool {
		if len(tickets)+1 == len(result) {
			return true
		}
		// 取出起飞航班对应的目的地
		for _, pair := range targets[result[len(result)-1]] {
			if pair.visited == false {
				result = append(result, pair.target)
				pair.visited = true
				if backtracking() {
					return true
				}
				result = result[:len(result)-1]
				pair.visited = false
			}
		}
		return false
	}

	backtracking()

	return result
}

C语言

char **result;
bool *used;
int g_found;

int cmp(const void *str1, const void *str2)
{
    const char **tmp1 = *(char**)str1;
    const char **tmp2 = *(char**)str2;
    int ret = strcmp(tmp1[0], tmp2[0]);
    if (ret == 0) {
        return strcmp(tmp1[1], tmp2[1]);
    }
    return ret;
}

void backtracting(char *** tickets, int ticketsSize, int* returnSize, char *start, char **result, bool *used)
{
    if (*returnSize == ticketsSize + 1) {
        g_found = 1;
        return;
    }
    for (int i = 0; i < ticketsSize; i++) {
        if ((used[i] == false) && (strcmp(start, tickets[i][0]) == 0)) {
            result[*returnSize] = (char*)malloc(sizeof(char) * 4);
            memcpy(result[*returnSize], tickets[i][1], sizeof(char) * 4);
            (*returnSize)++;
            used[i] = true;
            /*if ((*returnSize) == ticketsSize + 1) {
                return;
            }*/
            backtracting(tickets, ticketsSize, returnSize, tickets[i][1], result, used);
            if (g_found) {
                return;
            }
            (*returnSize)--;
            used[i] = false;
        }
    }
    return;
}

char ** findItinerary(char *** tickets, int ticketsSize, int* ticketsColSize, int* returnSize){
    if (tickets == NULL || ticketsSize <= 0) {
        return NULL;
    }
    result = malloc(sizeof(char*) * (ticketsSize + 1));
    used = malloc(sizeof(bool) * ticketsSize);
    memset(used, false, sizeof(bool) * ticketsSize);
    result[0] = malloc(sizeof(char) * 4);
    memcpy(result[0], "JFK", sizeof(char) * 4);
    g_found = 0;
    *returnSize = 1;
    qsort(tickets, ticketsSize, sizeof(tickets[0]), cmp);
    backtracting(tickets, ticketsSize, returnSize, "JFK", result, used);
    *returnSize = ticketsSize + 1;
    return result;
}

Javascript

var findItinerary = function(tickets) {
    let result = ['JFK']
    let map = {}

    for (const tickt of tickets) {
        const [from, to] = tickt
        if (!map[from]) {
            map[from] = []
        }
        map[from].push(to)
    }

    for (const city in map) {
        // 对到达城市列表排序
        map[city].sort()
    }
    function backtracing() {
        if (result.length === tickets.length + 1) {
            return true
        }
        if (!map[result[result.length - 1]] || !map[result[result.length - 1]].length) {
            return false
        }
        for(let i = 0 ; i <  map[result[result.length - 1]].length; i++) {
            let city = map[result[result.length - 1]][i]
            // 删除已走过航线，防止死循环
            map[result[result.length - 1]].splice(i, 1)
            result.push(city)
            if (backtracing()) {
                return true
            }
            result.pop()
            map[result[result.length - 1]].splice(i, 0, city)
        }
    }
    backtracing()
    return result
};

TypeScript

function findItinerary(tickets: string[][]): string[] {
    /**
        TicketsMap 实例：
        { NRT: Map(1) { 'JFK' => 1 }, JFK: Map(2) { 'KUL' => 1, 'NRT' => 1 } }
        这里选择Map数据结构的原因是：与Object类型的一个主要差异是，Map实例会维护键值对的插入顺序。
     */
    type TicketsMap = {
        [index: string]: Map<string, number>
    };
    tickets.sort((a, b) => {
        return a[1] < b[1] ? -1 : 1;
    });
    const ticketMap: TicketsMap = {};
    for (const [from, to] of tickets) {
        if (ticketMap[from] === undefined) {
            ticketMap[from] = new Map();
        }
        ticketMap[from].set(to, (ticketMap[from].get(to) || 0) + 1);
    }
    const resRoute = ['JFK'];
    backTracking(tickets.length, ticketMap, resRoute);
    return resRoute;
    function backTracking(ticketNum: number, ticketMap: TicketsMap, route: string[]): boolean {
        if (route.length === ticketNum + 1) return true;
        const targetMap = ticketMap[route[route.length - 1]];
        if (targetMap !== undefined) {
            for (const [to, count] of targetMap.entries()) {
                if (count > 0) {
                    route.push(to);
                    targetMap.set(to, count - 1);
                    if (backTracking(ticketNum, ticketMap, route) === true) return true;
                    targetMap.set(to, count);
                    route.pop();
                }
            }
        }
        return false;
    }
};

Swift

直接迭代tickets数组：

func findItinerary(_ tickets: [[String]]) -> [String] {
    // 先对路线进行排序
    let tickets = tickets.sorted { (arr1, arr2) -> Bool in
        if arr1[0] < arr2[0] {
            return true
        } else if arr1[0] > arr2[0] {
            return false
        }
        if arr1[1] < arr2[1] {
            return true
        } else if arr1[1] > arr2[1] {
            return false
        }
        return true
    }
    var path = ["JFK"]
    var used = [Bool](repeating: false, count: tickets.count)

    @discardableResult
    func backtracking() -> Bool {
        // 结束条件：满足一条路径的数量
        if path.count == tickets.count + 1 { return true }

        for i in 0 ..< tickets.count {
            // 巧妙之处！跳过处理过或出发站不是path末尾站的线路，即筛选出未处理的又可以衔接path的线路
            guard !used[i], tickets[i][0] == path.last! else { continue }
            // 处理
            used[i] = true
            path.append(tickets[i][1])
            // 递归
            if backtracking() { return true }
            // 回溯
            path.removeLast()
            used[i] = false
        }
        return false
    }
    backtracking()
    return path
}

使用字典优化迭代遍历：

func findItinerary(_ tickets: [[String]]) -> [String] {
    // 建立出发站和目的站的一对多关系，要对目的地进行排序
    typealias Destination = (name: String, used: Bool)
    var targets = [String: [Destination]]()
    for line in tickets {
        let src = line[0], des = line[1]
        var value = targets[src] ?? []
        value.append((des, false))
        targets[src] = value
    }
    for (k, v) in targets {
        targets[k] = v.sorted { $0.name < $1.name }
    }

    var path = ["JFK"]
    let pathCount = tickets.count + 1
    @discardableResult
    func backtracking() -> Bool {
        if path.count == pathCount { return true }

        let startPoint = path.last!
        guard let end = targets[startPoint]?.count, end > 0 else { return false }
        for i in 0 ..< end {
            // 排除处理过的线路
            guard !targets[startPoint]![i].used else { continue }
            // 处理
            targets[startPoint]![i].used = true
            path.append(targets[startPoint]![i].name)
            // 递归
            if backtracking() { return true }
            // 回溯
            path.removeLast()
            targets[startPoint]![i].used = false
        }
        return false
    }
    backtracking()
    return path
}

使用插入时排序优化targets字典的构造：

// 建立出发站和目的站的一对多关系，在构建的时候进行插入排序
typealias Destination = (name: String, used: Bool)
var targets = [String: [Destination]]()
func sortedInsert(_ element: Destination, to array: inout [Destination]) {
    var left = 0, right = array.count - 1
    while left <= right {
        let mid = left + (right - left) / 2
        if array[mid].name < element.name {
            left = mid + 1
        } else if array[mid].name > element.name {
            right = mid - 1
        } else {
            left = mid
            break
        }
    }
    array.insert(element, at: left)
}
for line in tickets {
    let src = line[0], des = line[1]
    var value = targets[src] ?? []
    sortedInsert((des, false), to: &value)
    targets[src] = value
}

Go

// 先排序，然后找到第一条路径即可返回
func findItinerary(tickets [][]string) []string {
	var path []string	// 用来保存搜索的路径
	data := make(map[string]ticketSlice)   // 用来保存tickets排序后的结果

	var search func(airport string) bool
	search = func(airport string) bool {
		if len(path) == len(tickets) {
			path = append(path, airport)
			return true
		}
		to := data[airport]
		for _, item := range to {
			if item.Count == 0 {
				// 已用完
				continue
			}

			path = append(path, airport)
			item.Count--
			if search(item.To) { return true }
			item.Count++
			path = path[:len(path) - 1]
		}

		return false
	}

	// 排序
	// 感觉这段代码有点啰嗦，不知道能不能简化一下
	tmp := make(map[string]map[string]int)
	for _, ticket := range tickets {
		if to, ok := tmp[ticket[0]]; ok {
			if _, ok2 := to[ticket[1]]; ok2 {
				to[ticket[1]]++
			} else {
				to[ticket[1]] = 1
			}
		} else {
			tmp[ticket[0]] = map[string]int{
				ticket[1]: 1,
			}
		}
	}
	for from, to := range tmp {
		var tmp ticketSlice
		for to, num := range to {
			tmp = append(tmp, &ticketStat{To: to, Count: num})
		}
		sort.Sort(tmp)
		data[from] = tmp
	}

	search("JFK")
	return path
}

type ticketStat struct {
	To string
	Count int
}
type ticketSlice []*ticketStat

func (p ticketSlice) Len() int           { return len(p) }
func (p ticketSlice) Less(i, j int) bool { return strings.Compare(p[i].To, p[j].To) == -1 }
func (p ticketSlice) Swap(i, j int)      { p[i], p[j] = p[j], p[i] }

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

0332.重新安排行程.md

0332.重新安排行程.md

332.重新安排行程

思路

如何理解死循环

该记录映射关系

回溯法

总结

其他语言版本

java

python

GO

C语言

Javascript

TypeScript

Swift

Go

Files

0332.重新安排行程.md

Latest commit

History

0332.重新安排行程.md

File metadata and controls

332.重新安排行程

思路

如何理解死循环

该记录映射关系

回溯法

总结

其他语言版本

java

python

GO

C语言

Javascript

TypeScript

Swift

Go