LeetCode 3249.统计好节点的数目:深度优先搜索(DFS)

【LetMeFly】3249.统计好节点的数目:深度优先搜索(DFS)

力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/count-the-number-of-good-nodes/

现有一棵 无向 树,树中包含 n 个节点,按从 0n - 1 标记。树的根节点是节点 0 。给你一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai 与节点 bi 之间存在一条边。

如果一个节点的所有子节点为根的 子树 包含的节点数相同,则认为该节点是一个 好节点

返回给定树中 好节点 的数量。

子树 指的是一个节点以及它所有后代节点构成的一棵树。

 

 

示例 1:

输入:edges = [[0,1],[0,2],[1,3],[1,4],[2,5],[2,6]]

输出:7

说明:

在这里插入图片描述

树的所有节点都是好节点。

示例 2:

输入:edges = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],[0,5],[1,6],[2,7],[3,8]]

输出:6

说明:

在这里插入图片描述

树中有 6 个好节点。上图中已将这些节点着色。

示例 3:

输入:edges = [[0,1],[1,2],[1,3],[1,4],[0,5],[5,6],[6,7],[7,8],[0,9],[9,10],[9,12],[10,11]]

输出:12

解释:

在这里插入图片描述

除了节点 9 以外其他所有节点都是好节点。

 

提示:

  • 2 <= n <= 105
  • edges.length == n - 1
  • edges[i].length == 2
  • 0 <= ai, bi < n
  • 输入确保 edges 总表示一棵有效的树。

解题方法:深度优先搜索

首先通过“边”建“图”,创建一个graph二维数组,其中graph[x]为所有与x相邻的节点。

接着写一个函数dfs(当前节点, 父节点),如果当前节点的所有子树大小dfs(子节点)相同,就将全局答案加一。最终返回当前节点为根的子树的大小。

  • 时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),每个节点之后被dfs一次
  • 空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

AC代码

C++
class Solution {
private:int ans;vector<vector<int>> graph;int dfs(int root, int parent=-1) {int cnt = 1;int oneChild = 0;bool thisNodeOk = true;for (int nextNode : graph[root]) {if (nextNode == parent) {continue;}int nextCnt = dfs(nextNode, root);cnt += nextCnt;if (oneChild && nextCnt != oneChild) {thisNodeOk = false;}oneChild = nextCnt;}if (thisNodeOk) {ans++;}return cnt;}
public:int countGoodNodes(vector<vector<int>>& edges) {ans = 0;graph.resize(edges.size() + 1);for (vector<int>& edge : edges) {graph[edge[0]].push_back(edge[1]);graph[edge[1]].push_back(edge[0]);}dfs(0);return ans;}
};
Python
from typing import Listclass Solution:def dfs(self, thisNode: int, parentNode: int=-1) -> int:cnt, oneChild, ok = 1, 0, Truefor nextNode in self.graph[thisNode]:if nextNode == parentNode:continuenextChild = self.dfs(nextNode, thisNode)cnt += nextChildif not oneChild:oneChild = nextChildelif oneChild != nextChild:ok = Falseif ok:self.ans += 1return cntdef countGoodNodes(self, edges: List[List[int]]) -> int:self.graph = [[] for _ in range(len(edges) + 1)]for x, y in edges:self.graph[x].append(y)self.graph[y].append(x)self.ans = 0self.dfs(0)return self.ans
Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;class Solution {private List<Integer>[] graph;private int ans;private int dfs(int thisNode, int lastNode) {int cnt = 1;int oneChild = 0;boolean ok = true;for (int nextChilld : graph[thisNode]) {if (nextChilld == lastNode) {continue;}int thisChild = dfs(nextChilld, thisNode);cnt += thisChild;if (oneChild == 0) {oneChild = thisChild;} else if (oneChild != thisChild) {ok = false;}}if (ok) {ans++;}return cnt;}public int countGoodNodes(int[][] edges) {ans = 0;graph = new ArrayList[edges.length + 1];Arrays.setAll(graph, i -> new ArrayList<>());for (int[] edge : edges) {graph[edge[0]].add(edge[1]);graph[edge[1]].add(edge[0]);}dfs(0, -1);return ans;}
}
Go
package main// import "fmt"func countGoodNodes(edges [][]int) (ans int) {graph := make([][]int, len(edges) + 1)for _, edge := range edges {graph[edge[0]] = append(graph[edge[0]], edge[1])graph[edge[1]] = append(graph[edge[1]], edge[0])}var dfs func(int, int) intdfs = func(thisNode, lastNode int) int {// fmt.Println(thisNode, lastNode)cnt, oneChild, ok := 1, 0, truefor _, nextNode := range graph[thisNode] {if nextNode == lastNode {continue}thisChild := dfs(nextNode, thisNode)cnt += thisChildif oneChild == 0 {oneChild = thisChild} else if oneChild != thisChild {ok = false}}if ok {ans++}return cnt}dfs(0, -1)return ans
}

同步发文于CSDN和我的个人博客,原创不易,转载经作者同意后请附上原文链接哦~

Tisfy:https://letmefly.blog.csdn.net/article/details/143768804

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/886688.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

中国省级金融发展水平指数(金融机构存款余额、贷款余额、GDP)2020-2023年

数据范围&#xff1a; 包含的数据内容如下&#xff1a; 分省份金融机构存款余额、分省份金融机构贷款余额、分省份金融机构存贷款余额、分省份GDP、分省份金融发展指数 西藏自治区、贵州省、黑龙江省2023年数据暂未公布&#xff0c;计算至2022年&#xff0c;其他省份数据无缺失…

大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇

大模型&#xff08;LLMs&#xff09;RAG 版面分析——表格识别方法篇 一、为什么需要识别表格&#xff1f; 表格的尺寸、类型和样式展现出多样化的特征&#xff0c;如背景填充的差异性、行列合并方法的多样性以及内容文本类型的不一致性等。同时&#xff0c;现有的文档资料不…

力扣(leetcode)题目总结——辅助栈篇

leetcode 经典题分类 链表数组字符串哈希表二分法双指针滑动窗口递归/回溯动态规划二叉树辅助栈 本系列专栏&#xff1a;点击进入 leetcode题目分类 关注走一波 前言&#xff1a;本系列文章初衷是为了按类别整理出力扣&#xff08;leetcode&#xff09;最经典题目&#xff0c…

【Elasticsearch】01-ES安装

1. 安装 安装elasticsearch。 docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.typesingle-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--networ…

【python系列】python数据类型的分类和比较

一、数据类型的定义 在程序设计的类型系统中,数据类型(英语:Data type),又称资料型态、资料型别,是用来约束数据的解释。——Wikipedia 从定义我们可以看出来,数字类型的理解最主要的是约束数据的解释,每个类型都有他们自己所使用得场景,这个就是数字类型的分类,分类…

自我通信11

?ueCpG>5P%o_ 1. 环境安装好vmware &#xff0c;里面装个linux系统&#xff0c;比如ubuntu 2. 虚拟机里面安装qemu sudo apt update sudo apt install qemu qemu-kvm libvirt-daemon-system libvirt-clients bridge-utils virt-manager 3. 虚拟机里面git下载Xv6 git c…

【JavaSE】【多线程】阻塞队列

目录 一、阻塞队列1.1 生产者消费者模型1.2 Java提供的阻塞队列1.3 实现一个简单生产者消费者模型 二、自己实现阻塞队列2.1 成员变量2.2 构造方法2.3 put方法2.4 take方法2.5 最终代码 一、阻塞队列 阻塞队列&#xff1a;是一种特殊的队列&#xff0c;也有先进先出的特性。它…

【pytest】pytest注解使用指南

前言&#xff1a;在 pytest 测试框架中&#xff0c;注解&#xff08;通常称为装饰器&#xff09;用于为测试函数、类或方法提供额外的信息或元数据。这些装饰器可以影响测试的执行方式、报告方式以及测试的组织结构。pytest 提供了多种内置的装饰器&#xff0c;以及通过插件扩展…

Spark RDD 的 combineByKey、cogroup 和 compute 算子的作用

在面试中如果被问到 Spark RDD 的 combineByKey、cogroup 和 compute 算子的作用&#xff0c;建议从核心作用、实现原理&#xff08;源码解析&#xff09; 和 实际应用场景三方面组织答案。 1. combineByKey 核心作用 combineByKey 是一个通用的聚合算子&#xff0c;用于对 K…

el-table合并单元格之后,再进行隔行换色的且覆盖表格行鼠标移入的背景色的实现

el-table 中有现成的隔行换色功能&#xff0c;只要增加 stripe 属性即可。但是如果有单元格合并的话&#xff0c;这个属性就不可用了。这时候我们就需要动点小心思了。 基于相同字段进行合并 单元格合并&#xff1a;基于表头中的某一列&#xff0c;具有相同值的个数相加进行合…

OpenAI模型whisper 音频转文本

最近有一个音频转文本的需求&#xff0c;了解到了OpenAI的whisper模型可以实现。 Whisper 是 OpenAI 提供的一个通用语音识别模型&#xff0c;支持多语言的音频转文本功能&#xff0c;并具有较高的准确性。它的主要用途包括自动语音识别 (ASR)、语言翻译&#xff08;将音频直接…

微信小程序样式

一、尺寸单位rpx rpx是小程序新增加的自适应单位&#xff0c;可以根据不同设备的屏幕宽度进行自适应缩放。 小程序规定任何型号手机屏幕宽度都是750rpx。 提示&#xff1a;微信小程序的设计稿宽度建议是750px&#xff0c;这样就节省单位换算了。 二、全局样式和局部样式 1、…

Vue Router两种路由实现方式异同点总结

Vue.js 中的路由主要通过 Vue Router 实现&#xff0c;它支持多种路由模式&#xff0c;其中最常用的两种是 hash 模式和 history 模式。这两种模式在 URL 结构、工作原理以及对服务器配置的要求上有所不同。 1.Hash 模式&#xff08;默认模式&#xff09; ‌URL 结构‌&#…

Guava Cache

Guava Cache 单应用、本地缓存依赖 <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>30.1-jre</version> </dependency>示例 import com.google.common.cache.*;import java.util.…

ubuntu下连接了192.168.1.x和192.168.2.x两个网络段,如何让这个两个网段互相通信?

在 Ubuntu 上连接两个网络段&#xff08;如 个人终端A 192.168.1.10 和 个人终端B 192.168.2.10&#xff09;&#xff0c;需要配置路由和网络转发功能&#xff0c;使这两个网段能够相互通信。以下是实现方法&#xff1a; 步骤 1&#xff1a;确认网络配置 1. 确保 Ubuntu 机器…

汽车资讯新高度:Spring Boot技术飞跃

6系统测试 6.1概念和意义 测试的定义&#xff1a;程序测试是为了发现错误而执行程序的过程。测试(Testing)的任务与目的可以描述为&#xff1a; 目的&#xff1a;发现程序的错误&#xff1b; 任务&#xff1a;通过在计算机上执行程序&#xff0c;暴露程序中潜在的错误。 另一个…

Go LCL、Go CEF 与 Go WV:打造跨平台桌面应用的利器

大家好&#xff0c;我是YC&#xff0c;在这里给大家分享Go LCL、Go CEF 与 Go WV&#xff1a;打造跨平台桌面应用的利器 如对此系统感兴许或需要源码&#xff0c;欢迎私信or留言&#xff01; Go LCL&#xff1a;原生控件的跨平台之旅 开源地址: https://github.com/energye/…

03-axios常用的请求方法、axios错误处理

欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客&#xff01; 在这里&#xff0c;您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者&#xff0c;还是具有一定经验的开发者&#xff0c;相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导&#xff0c;我将…

子集选择——基于R语言实现(最优子集选择法、逐步回归法、Lasso回归法、交叉验证法)

( a )使用 rnorm() 函数生成预测变量X(n=100)与噪声向量 ϵ \epsilon ϵ(n=100) set.seed(1) x<-rnorm(100)#预测变量X eps<-rnorm(100)#噪声向量$\epsilon$( b ) 生成响应变量Y(n=100),

机器学习基础04_朴素贝叶斯分类决策树分类

目录 一、朴素贝叶斯分类理论 1、贝叶斯分类理论 2、条件概率 3、全概率公式 4、贝叶斯推断 5、朴素贝叶斯推断 6、拉普拉斯平滑系数 二、决策树分类 1、相关概念 2、基于信息增益决策树的建立 3、基于基尼指数决策树的建立 一、朴素贝叶斯分类理论 1、贝叶斯分类理…