Java实现 LeetCode 1334.阈值距离内邻居最少的城市（Floyd算法）

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：

2 <= n <= 100
1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2
edges[i].length == 3
0 <= fromi < toi < n
1 <= weighti, distanceThreshold <= 10^4
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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解：

1. 用Floyd算法，计算出每个顶点到其他顶点的最短距离；
2. 找出每个顶点距其他城市的最短距离小于等于distanceThreshold的城市数目
3. 选出邻居最少的城市中编号最大的城市

class Solution {
    public int findTheCity(int n, int[][] edges, int distanceThreshold) {
        int[] mark = new int[n];//记录小于distanceThreshold的邻居城市个数
		//1.创建邻接矩阵
		final int N = Integer.MAX_VALUE;
		int[][] graph = new int[n][n];
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			for(int j = 0; j < n; j++) {
				graph[i][j] = N;
			}
		}
		for(int[] p : edges) {
			graph[p[0]][p[1]] = p[2];
			graph[p[1]][p[0]] = p[2];
		}
		
		//2.floyd算法
		int len = 0;
		for(int k = 0; k < n; k++) {//中间结点
			for(int i = 0; i < n; i++) {//开始结点
				for(int j = 0; j < n; j++) {//结尾结点
					if(i == j || graph[i][k] == N || graph[k][j] == N) continue;//跳过一些不满足的情况
					len = graph[i][k] + graph[k][j];
					graph[i][j] = Math.min(len, graph[i][j]);
				}
			}
		}
		
		//3.每个城市距离不大于distanceThreshold的邻居城市的数目
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			for(int j = 0; j < n; j++) {
				if(graph[i][j] <= distanceThreshold) {
					mark[i]++;
				}
			}
		}
		//4.找数目少，编号最大的
		int min = n;
		int ans = 0;
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			if(min >= mark[i]) {
				min = mark[i];
				ans = i;
			}
		}
		
		return ans;
    }
}