2023华为OD机试 (B卷)|200分 城市聚集度(C++ Java JavaScript Python)

2023华为OD机试 (B卷)|200分 城市聚集度(C++ Java JavaScript Python)
题目描述

一张地图上有N个城市,城市和城市之间有且只有一条道路相连,要么直接相连,要么通过其他城市中转相连(可中转一次或多次)。城市与城市之间的道路都不会成环。
当切断通往某城市i的所有道路后,地图上将分成多个连通的城市群,设该城市i的聚集度为DPi of Polymerization), DPi = max(城市群1的城市个数,城市群2的城市个数,...城市群m的城市个数)。 请找出地图上DP值最小的城市(即找到城市j,使得DPj = min(DP1,DP2...DPn))

提示:如果有多个城市都满足条件,这些城市都要找出来(可能存在多个解)
提示:DPi的计算,可以理解为已知一个树,删除某个节点后,生成的多个字树,求解多个字树节点数的问题

输入描述

每个样例,第一行有一个整数N,表示有N个节点,1 <=N <=1000
j接下来的N-1行每行有两个整数x,y,表示城市x与城市y连接。1 <= x , y <= N

输出描述
输出城市的编号,如果有多个,按照编号升序输出。
用例

输入 5
1 2
2 3
3 4
4 5
输出 3

说明

1
2
3
4
5
<
题目描述: 给定一个字符串 s ,请你找出其中最长的不含重复字符的子串长度。 示例: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。 思路析: 用一个 hash 表存储每个字符最后一次出现的位置。遍历字符串,记录当前子串的起始位置 start 当前位置 i,当遇到重复字符时,更新 start 的位置。最后更新最长子串的长度。 代码实现: Python: class Solution(object): def lengthOfLongestSubstring(self, s): """ :type s: str :rtype: int """ hash_map = {} res = 0 start = 0 for i in range(len(s)): if s[i] in hash_map and hash_map[s[i]] >= start: start = hash_map[s[i]] + 1 hash_map[s[i]] = i res = max(res, i - start + 1) return res Java: class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int[] hash_map = new int[256]; int res = 0; int start = 0; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { char c = s.charAt(i); if (hash_map[c] >= start) { start = hash_map[c] + 1; } hash_map[c] = i; res = Math.max(res, i - start + 1); } return res; } } C++: class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { vector<int> hash_map(256, -1); int res = 0; int start = 0; for (int i = 0; i < s.size(); i++) { char c = s[i]; if (hash_map[c] >= start) { start = hash_map[c] + 1; } hash_map[c] = i; res = max(res, i - start + 1); } return res; } }; 总结: 这道题考察了字符串的基础操作 hash 表的使用。通过本题的练习,可以在实际开发中更加熟练地使用 hash 表,提高代码效率可读性。
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