# 题目地址 https://leetcode-cn.com/problems/keys-and-rooms/ ## 思路 其实这道题的本质就是判断各个房间所连成的有向图,说明不用访问所有的房间。 如图所示: 示例1就可以访问所有的房间,因为通过房间里的key将房间连在了一起。 示例2中,就不能访问所有房间,从图中就可以看出,房间2是一个孤岛,我们从0出发,无论怎么遍历,都访问不到房间2。 认清本质问题之后,**使用 广度优先搜索(BFS) 还是 深度优先搜索(DFS) 都是可以的。** 代码如下: ## BFS C++代码 ``` class Solution { bool bfs(const vector>& rooms) { vector visited(rooms.size(), 0); // 标记房间是否被访问过 visited[0] = 1; // 0 号房间开始 queue que; que.push(0); // 0 号房间开始 // 广度优先搜索的过程 while (!que.empty()) { int key = que.front(); que.pop(); vector keys = rooms[key]; for (int key : keys) { if (!visited[key]) { que.push(key); visited[key] = 1; } } } // 检查房间是不是都遍历过了 for (int i : visited) { if (i == 0) return false; } return true; } public: bool canVisitAllRooms(vector>& rooms) { return bfs(rooms); } }; ``` ## DFS C++代码 ``` class Solution { private: void dfs(int key, const vector>& rooms, vector& visited) { if (visited[key]) { return; } visited[key] = 1; vector keys = rooms[key]; for (int key : keys) { // 深度优先搜索遍历 dfs(key, rooms, visited); } } public: bool canVisitAllRooms(vector>& rooms) { vector visited(rooms.size(), 0); dfs(0, rooms, visited); //检查是否都访问到了 for (int i : visited) { if (i == 0) return false; } return true; } }; ``` > 更多算法干货文章持续更新,可以微信搜索「代码随想录」第一时间围观,关注后,回复「Java」「C++」 「python」「简历模板」「数据结构与算法」等等,就可以获得我多年整理的学习资料。