题目信息
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题目理解
可以通过归纳法证明出一棵树的最小高度树可以通过从最外面度为1的叶子节点一层一层向内遍历得到，可以使用一种称为 **中心缩减法**（或称为 **剥洋葱法**）的方法。我们将逐步解释这个方法，并证明其正确性。
### 定义和问题陈述
- **树**：无环连通图。
- **树的高度**：从根节点到任意叶子节点的最长路径。
- **最小高度树**：使树的高度最小的树。对于给定的无向树，可能存在多个根节点，使得树的高度最小。
### 中心缩减法（剥洋葱法）
这个方法的核心思想是逐步移除树的叶子节点（度为1的节点），直到剩下最后一个或两个节点，这些节点就是树的最小高度树的根。
### 证明
#### 步骤和直观理解
1. **初始阶段**：
- 考虑一棵树 \( T \) 和它的所有叶子节点集合 \( L \)。
2. **移除叶子节点**：
- 移除所有的叶子节点 \( L \) 及其连接的边，形成一个新的子树 \( T' \)。
- 移除叶子节点后，新的叶子节点是那些在 \( T \) 中与 \( L \) 相邻的节点。
3. **重复过程**：
- 对于新的子树 \( T' \)，重复上述步骤，继续移除当前的叶子节点。
- 这一过程持续进行，直到剩下一个或两个节点为止。
#### 数学证明
- **基础情况**：单节点树显然是其自身的最小高度树。
- **归纳步骤**：
- 设在移除了一层叶子节点后，新的子树 \( T' \) 的高度减少1。
- 继续移除，直到树的高度不能再减少，这时剩下的一个或两个节点即为树的中心节点。
#### 详细证明
1. **叶子节点的性质**：
- 叶子节点位于树的最外层，其高度为最大高度。
- 移除叶子节点不会影响其他节点的连接性，因为树是无环连通图，移除叶子节点后剩下的子图依然是一棵树。
2. **递归缩减的效果**：
- 移除一层叶子节点后，新的子树 \( T' \) 的所有节点的高度都减少1。
- 如果继续移除叶子节点，最终会缩减到树的中心部分。
3. **树的中心性质**：
- 对于树的最小高度树，其根节点到所有叶子节点的路径是最短的。
- 逐层移除叶子节点的方法保证了树的中心在最后一步被识别出来，因为剩下的一个或两个节点即为树的中心。
### 结论
通过逐层移除树的叶子节点，最终剩下的一个或两个节点即为树的中心节点，这些节点就是形成最小高度树的根节点。因此，树的最小高度树可以通过从最外面度为1的叶子节点一层一层向内遍历得到。
写法1（BFS）
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)
每一层‘洋葱皮’其实就是树的叶子结点集合，而每一层都是潜在的答案，所以我们要将其缓存起来，直到最后没有其他更内部的洋葱皮！。
class Solution {public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) {List<Integer> res = new ArrayList<>();if (n == 1) {res.add(0);return res;}int[] degree = new int[n];ArrayList[] adj = new ArrayList[n];for (int i = 0; i < n; i++) {adj[i] = new ArrayList<Integer>();}for (int i = 0; i < edges.length; i++) {int x = edges[i][0], y = edges[i][1];degree[x]++;degree[y]++;adj[x].add(y);adj[y].add(x);}Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();for (int i = 0; i < n; i++) {if (degree[i] == 1) {queue.offer(i);}}int remainCnt = n;while (remainCnt > 2) {int size = queue.size();remainCnt -= size;for (int i = 0; i < size; i++) {int u = queue.poll();List<Integer> nodes = adj[u];for (Integer next : nodes) {degree[next]--;if (degree[next] == 1) {queue.offer(next);}}}}while (!queue.isEmpty()) {res.add(queue.poll());}return res;}
}
