1334. 阈值距离内邻居最少的城市

有 n 个城市，按从 0 到 n-1 编号。给你一个边数组 edges，其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti] 代表 fromi 和 toi 两个城市之间的双向加权边，距离阈值是一个整数 distanceThreshold。

返回能通过某些路径到达其他城市数目最少、且路径距离 最大 为 distanceThreshold 的城市。如果有多个这样的城市，则返回编号最大的城市。

注意，连接城市 i 和 j 的路径的距离等于沿该路径的所有边的权重之和。

 

示例 1：

输入：n = 4, edges = [[0,1,3],[1,2,1],[1,3,4],[2,3,1]], distanceThreshold = 4
输出：3
解释：城市分布图如上。
每个城市阈值距离 distanceThreshold = 4 内的邻居城市分别是：
城市 0 -> [城市 1, 城市 2] 
城市 1 -> [城市 0, 城市 2, 城市 3] 
城市 2 -> [城市 0, 城市 1, 城市 3] 
城市 3 -> [城市 1, 城市 2] 
城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市，但是我们必须返回城市 3，因为它的编号最大。

示例 2：

输入：n = 5, edges = [[0,1,2],[0,4,8],[1,2,3],[1,4,2],[2,3,1],[3,4,1]], distanceThreshold = 2
输出：0
解释：城市分布图如上。 
每个城市阈值距离 distanceThreshold = 2 内的邻居城市分别是：
城市 0 -> [城市 1] 
城市 1 -> [城市 0, 城市 4] 
城市 2 -> [城市 3, 城市 4] 
城市 3 -> [城市 2, 城市 4]
城市 4 -> [城市 1, 城市 2, 城市 3] 
城市 0 在阈值距离 4 以内只有 1 个邻居城市。

提示：

1. 2 <= n <= 100
2. 1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2
3. edges[i].length == 3
4. 0 <= fromi < toi < n
5. 1 <= weighti, distanceThreshold <= 10^4
6. 所有 (fromi, toi) 都是不同的。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-the-city-with-the-smallest-number-of-neighbors-at-a-threshold-distance
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Solution

Dijkstra 算法，多次使用

Code

class Solution {
public:
    int findTheCity(int n, vector<vector<int> >& edges, int distanceThreshold) {
        int res = -1, city = 0;
        int curCity = 0;
        int visited[n],t,w,cur,num,p,min_id;
        // fill(v[0],v[0]+n*n,0);
        vector<vector<int> > v(n,vector<int>(n,0));
        for(int i=0;i<edges.size();i++){
            v[edges[i][0]][edges[i][1]] = edges[i][2];
            v[edges[i][1]][edges[i][0]] = edges[i][2];
        }

        // dijkstra
        for(int i=0;i<n;i++){
            curCity = 0;
            vector<int> dis(n,0x7fffffff);
            fill(visited,visited+n,0);
            cur = i;
            visited[cur] = 1;
            dis[cur] = 0;
            num = 0;
            while(num < n){
                p = 0x7fffffff;
                min_id = -1;
                for(int j=0;j<n;j++){
                    if(!visited[j] && v[cur][j] > 0){
                        w = dis[cur] + v[cur][j];
                        dis[j] = min(w,dis[j]);
                        // if(dis[j] < distanceThreshold)
                        //     curCity ++;
                    }
                    if(!visited[j] && dis[j] < p){
                        p = dis[j];
                        min_id = j;
                    }
                }
                if(min_id != -1){
                    num ++;
                    cur = min_id;
                    visited[cur] = 1;
                }else break;
            }
            for(int j=0;j<n;j++){
                if(j!=i && dis[j] <= distanceThreshold) curCity++;
            }  
            if(res == -1 || curCity <= city) {city= curCity, res = i;}
        }
        return res;
    }
};