題目描述：
給定乙個機票的字串二維陣列 [from, to]，子陣列中的兩個成員分別表示飛機出發和降落的機場地點，對該行程進行重新規劃排序。所有這些機票都屬於乙個從 jfk（甘迺迪國際機場）出發的先生，所以該行程必須從 jfk 開始
示例 1：
輸入：[["muc", "lhr"], ["jfk", "muc"], ["sfo", "sjc"], ["lhr", "sfo"]]
輸出：["jfk", "muc", "lhr", "sfo", "sjc"]
示例 2：
輸入：[["jfk","sfo"],["jfk","atl"],["sfo","atl"],["atl","jfk"],["atl","sfo"]]
輸出：["jfk","atl","jfk","sfo","atl","sfo"]
解釋：另一種有效的行程是 ["jfk","sfo","atl","jfk","atl","sfo"]。但是它自然排序更大更靠後。
題解:
class solution
}return false;
}vectorfinditinerary(vector>& tickets)
result.push_back("jfk"); //起始機場
trackingback(tickets.size(), result);
return result;
}};
重新安排行程
問題描述 給定乙個機票的字串二維陣列 from,to 子陣列中的兩個成員分別表示飛機出發和降落的機場地點，對該行程進行重新規劃排序。所有這些機票都屬於乙個從 jfk 甘迺迪國際機場 出發的先生，所以該行程必須從 jfk 開始。說明 如果存在多種有效的行程，你可以按字元自然排序返回最小的行程組合。例如...
332 重新安排行程
給定乙個機票的字串二維陣列 from,to 子陣列中的兩個成員分別表示飛機出發和降落的機場地點，對該行程進行重新規劃排序。所有這些機票都屬於乙個從jfk 甘迺迪國際機場 出發的先生，所以該行程必須從 jfk 出發。說明 如果存在多種有效的行程，你可以按字元自然排序返回最小的行程組合。例如，行程 jf...
Hierholzer演算法 重新安排行程
尤拉跡是指一條包含圖中所有邊的一條路徑，該路徑中所有的邊會且僅會出現一次。乙個無向圖中包含尤拉跡，當且僅當下面兩條性質同時滿足 而乙個有向圖包含尤拉跡，當且僅當下面兩條性質同時滿足 hierholzer演算法用於在連通圖尋找尤拉跡，其流程非常簡單。從乙個可能的起點出發，進行深度優先搜尋，但是每次沿著...