描述
给定一个机票的字符串二维数组 [from, to]，子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点，对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从 JFK 出发。
1.如果存在多种有效的行程，你可以按字符自然排序返回最小的行程组合。例如，行程 [“JFK”, “LGA”] 与 [“JFK”, “LGB”] 相比就更小，排序更靠前。
2.所有的机场都用三个大写字母表示（机场代码）。
3.假定所有机票至少存在一种合理的行程并且所有的机票都必须被使用。
样例1
输入： [["MUC", "LHR"], ["JFK", "MUC"], ["SFO", "SJC"], ["LHR", "SFO"]]
输出： ["JFK", "MUC", "LHR", "SFO", "SJC"].
示例2
输入：[["JFK","SFO"],["JFK","ATL"],["SFO","ATL"],["ATL","JFK"],["ATL","SFO"]]
输出：["JFK","ATL","JFK","SFO","ATL","SFO"].
解释：另一种有效的行程是 ["JFK","SFO","ATL","JFK","ATL","SFO"]。但是它自然排序更大更靠后。
解题思路
使用优先队列存储从一个机场出发可以到达的所有机场，再进行DFS找出答案
源代码
public class Solution {
public List<String> findItinerary(String[][] tickets) {
Map<String, PriorityQueue<String>> hashmap = new HashMap<String, PriorityQueue<String>>();
List<String> list = new ArrayList<String>();
String cur = "JFK";
int length = tickets.length;
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (!hashmap.containsKey(tickets[i][0])) {
hashmap.put(tickets[i][0], new PriorityQueue<String>());
}
hashmap.get(tickets[i][0]).add(tickets[i][1]);
}
dfs(cur, hashmap, list);
Collections.reverse(list);
return list;
}
public void dfs(String cur, Map<String, PriorityQueue<String>> hashmap, List<String> list) {
while (hashmap.containsKey(cur) && !hashmap.get(cur).isEmpty()) {
dfs(hashmap.get(cur).poll(), hashmap, list);
}
list.add(cur);
}
}