LeetCode #508. Most Frequent Subtree Sum

本文介绍了一种算法,用于找到给定树中出现频率最高的子树和。通过递归遍历树的节点,计算每个子树的和,并使用哈希表记录每个和的出现次数。最后,返回出现次数最多的子树和值。如果存在多个和值具有相同的最高频率,则全部返回。

题目描述:

Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum of a node is defined as the sum of all the node values formed by the subtree rooted at that node (including the node itself). So what is the most frequent subtree sum value? If there is a tie, return all the values with the highest frequency in any order.

Examples 1
Input:

  5
 /  \
2   -3

return [2, -3, 4], since all the values happen only once, return all of them in any order.

Examples 2
Input:

  5
 /  \
2   -5

return [2], since 2 happens twice, however -5 only occur once.

Note: You may assume the sum of values in any subtree is in the range of 32-bit signed integer.

class Solution {
public:
    vector<int> findFrequentTreeSum(TreeNode* root) {
        unordered_map<int,int> count;
        get_subtree_sum(root,count);
        int max_count=0;
        for(auto x:count) max_count=max(max_count,x.second);
        vector<int> result;
        for(auto x:count) if(x.second==max_count) result.push_back(x.first);
        return result;
    }
    
    int get_subtree_sum(TreeNode* node, unordered_map<int,int>& count)
    {
        if(node==NULL) return 0;
        int left=get_subtree_sum(node->left,count);
        int right=get_subtree_sum(node->right,count);
        int sum=left+right+node->val;
        count[sum]++;
        return sum;
    }
};

 

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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