更新hbase 更新路线

n座城市，从0到n-1编号，其间共有n-1条路线。因此，要想在两座城市之间旅行只有唯一一条路线可供选择（路线网形成一棵树）。重新规划路线，以改变交通拥堵的状况。

路线用connections表示，其中connections[i] = [a, b]表示从城市a到b的一条有向路线。

重新规划路线方向，使每个城市都可以访问城市0。返回需要变更方向的最小路线数。

题目数据保证每个城市在重新规划路线方向后都能到达城市0。

输入：n=6，connections = [[0,1],[1,3],[2,3],[4,0],[4,5]]
输出：3
更改以红色显示的路线的方向，使每个城市都可以到达城市0。

思路：

建立无向图，在无向图上dfs或者bfs，从0开始，无向图上记录上是正向还是反向，遍历的时候，遇到反向的需要计数+1，也就是把这个路线反过来就是可以到达0的正确方向路线。
下图表示深度优先搜索时，dfs的入口参数：

class Solution
{
public:
    int ans = 0;
    int minReorder(int n, vector<vector<int>> &connections)
    {
        auto g = buildGraph(n, connections);
        dfs(0, -1, g);
        return ans;
    }
    vector<vector<pair<int, bool>>> buildGraph(int n, vector<vector<int>> &connections)
    {
        vector<vector<pair<int, bool>>> ans(n);
        // 当当前的城市可以到达另外的城市的时候，标记当前的城市能够到达另外的城市为true，而另外的城市是不能够到达当前这个顶点的，所以标记为false。
        // 简单来说就是假如A到B存在路径，那么标记A-->B为true，B-->A为false，这样就建立了两个顶点的双向联系了
        for (auto c : connections)
        {
            ans[c[0]].push_back({c[1], true});
            ans[c[1]].push_back({c[0], false});
        }
        return ans;
    }
    // dfs可以从0这个顶点开始，搜索能到达的顶点，那么这个路径是需要修改方向的（能到达，则修改！）
    void dfs(int node, int parent, vector<vector<pair<int, bool>>> &g)
    {
        // 深度优先，首先node = 0, parent = -1，对于0这个节点，c从{{1, true}, {4, false}}这个二维数组中遍历
        for (auto c : g[node])
        {
            if (c.first != parent)
            {
                if (c.second == true) // 说明方向反着，比如0 -> 1而不是0 <- 4。那么此时ans++
                    ans++;
                dfs(c.first, node, g); // 将1和4，在for循环的两次过程之中分别进行dfs。g不变。下一次dfs时，由于
            }
        }
    }

    
};

附带python实现代码

class Solution:
    def minReorder(self, n: int, connections: List[List[int]]) -> int:
        res = 0
        ordered_set = {0}  # 保存已经能正确到达0的城市
        for (l, r) in connections:
            if r in ordered_set:  # r是已经能到0的城市，那么l->r后就可到0
                ordered_set.add(l)
            elif l in ordered_set:  # r目前不可到城市0，l可到，那就让r->l后到0，重修+1
                res += 1
                ordered_set.add(r)
        return res