題目描述：給定一組等式 equations（格式為 [Ai, Bi]）與對應的值 values（代表 Ai / Bi = values[i]），以及一組查詢 queries（格式為 [Ci, Di]），計算每個查詢 Ci / Di 的結果。若無法確定，回傳 -1.0。
解題思路：將此問題建模為帶權有向圖。對每個等式 A / B = k，建立邊 A → B（權重 k）與反向邊 B → A（權重 1/k）。查詢 C / D 等價於在圖中從 C 走到 D 所經過邊的權重乘積。若 C 或 D 不在圖中，或從 C 無法到達 D，則回傳 -1.0。對每個查詢執行 BFS（或 DFS），從起點出發，累積路徑上的乘積，找到終點時即為答案。BFS 用佇列，記錄 (當前節點, 累積乘積) 與已訪問集合避免循環。
時間複雜度：O((E + V) * Q) — 建圖 O(E)，每次 BFS 最壞遍歷所有節點和邊 O(V + E)，共 Q 次查詢，其中 E 為等式數、V 為變數數、Q 為查詢數。
空間複雜度：O(V + E) — 圖的鄰接表儲存所有節點與邊；每次 BFS 使用 O(V) 的佇列與已訪問集合。
1. Build a weighted directed graph:
- For each equation [A, B] with value k: add edge A->B (weight k) and B->A (weight 1/k)
2. For each query [C, D]:
a. If C or D not in graph, answer is -1.0
b. If C == D, answer is 1.0
c. BFS from C:
- Queue stores (current_node, accumulated_product), initialized with (C, 1.0)
- Mark C as visited
- While queue not empty:
- Dequeue (node, product)
- For each neighbor of node with edge weight w:
- If neighbor == D, return product * w
- If not visited, enqueue (neighbor, product * w) and mark visited
- If D never reached, return -1.0
3. Collect and return all answers方法一：DFS（深度優先搜尋） 以 DFS 取代 BFS 遍歷圖。從起點遞迴探索所有路徑，累積乘積，找到終點時回傳結果。邏輯與 BFS 相同，但 DFS 使用遞迴棧而非佇列。時間複雜度 O((V+E)*Q)，空間複雜度 O(V)（遞迴深度）。BFS 與 DFS 在此題表現相近，DFS 程式碼通常更簡潔。
方法二：帶權 Union-Find（加權並查集）
用並查集維護各節點相對於根節點的比值。合併時更新權重關係；查詢時若兩節點同根，返回權重商。時間複雜度 O((E + Q) * α(V))，幾乎為線性。適合大量查詢的場景，但實作較複雜，需在 find 路徑壓縮時同步更新累積乘積。
方法三：Floyd-Warshall 全對最短路
預先計算所有節點對之間的乘積（如同最短路問題）。建立 V×V 矩陣，初始化已知比值，然後用三重迴圈更新：dist[i][j] = dist[i][k] * dist[k][j]（若路徑存在）。預處理 O(V³)，之後每次查詢 O(1)。適合 V 小但查詢量極大的情況。
A/B = 2 且 A/B = 3），你的解法會如何處理？如何偵測並回報矛盾？