PAT 1021.Deepest Root

本文介绍了一个算法问题,即在一个给定的无环连通图中找到使得树高度最大的节点。文章详细展示了使用邻接表存储图结构,并通过并查集处理连通性和DFS算法来求解最大高度节点的具体实现。

这道题目好像发了第三次的博客了额
题目大意:一个连通的并且无环的图可以认为是一棵树。给定一个图,要求输出能够让树的高度最大的节点的编号。如果这样的节点不唯一,从小到大输出;如果不存在,输出图的连通分量的个数。

因为N可以达到104的数量级,所以用邻接矩阵的话会超内存。

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string.h>
using namespace std;

const int maxn = 10010;
vector<int> G[maxn];

bool isroot[maxn];
int father[maxn];

int findfather(int x)
{
    int a =x;
    while(father[x]!=x){
        x=father[x];
    }
    while(father[a]!=a){
        int z = a;
        father[z] = x;
        a=father[a];
    }
    return x;
}

void Union(int a,int b)
{
    int aa = father[a];
    int bb = father[b];
    if(aa!=bb)
        father[aa]=bb;
}

void init(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        father[i]=i;
}

int calblock(int n)
{
    int block = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        isroot[findfather(i)]=true;
    for(int i =1;i<=n;i++)
        block+=isroot[i];
    return block;
}

int maxh = 0;
vector<int> tmp,ans;

void dfs(int u ,int height, int pre)
{
    if(height>maxh)
    {
        tmp.clear();
        tmp.push_back(u);
        maxh=height;
    }
    else if(height = maxh)
    {
        tmp.push_back(u);
    }
    for(int i=0;i<G[u].size();i++)
    {
        if(G[u][i]==pre)
            continue;
        dfs(G[u][i],height+1,u);
    }
}

int main()
{
    int a,b,n;
    scanf("%d",&n);
    init(n);
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        G[a].push_back(b);
        G[b].push_back(a);
        Union(a,b);
    }
    int block = calblock(n);
    if(block!=1)
        printf("Error: %d components\n", block);
    else
    {
        dfs(1,1,-1);
        ans = tmp;
        dfs(ans[0],1,-1);
        for(int i=0;i<tmp.size();i++)
            ans.push_back(tmp[i]);
        sort(ans.begin(),ans.end());
        printf("%d\n",ans[0]);
        for(int i=1;i<ans.size();i++)
            if(ans[i]!=ans[i-1])
            printf("%d\n",ans[i])
    }
    return 0;
}


在你的代码中,删除最后一个节点时可能会出现问题。这是因为你在处理 `last_node` 和 `last_parent` 的逻辑时没有完全考虑所有边界情况,尤其是当目标节点本身就是树的唯一节点时。 以下是对代码的改进版本,并附有详细解释: --- ### 改进后的代码 ```python from collections import deque class BTreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None class BinarySearchTree: def __init__(self): self.root = None def search(self, val): """ Search for a value in the tree and return the node containing it. @param val: The value to search for. @return: The node containing the value, or None if not found. """ current = self.root while current: if val == current.val: return current elif val < current.val: current = current.left else: current = current.right return None def delete(self, val): """ Delete a value from the tree if it is present. To delete a non-leaf node, replace it with the deepest node (last node in level order traversal). @param val: The value to delete. @return: True if deletion was successful, False otherwise. """ target = self.search(val) if not target: return False # Value not found in the tree # Special case: If the tree has only one node (root), delete it directly if self.root == target and not self.root.left and not self.root.right: self.root = None return True # Find the deepest node (last node in level order traversal) and its parent queue = deque([self.root]) last_node = None last_parent = None while queue: last_parent = last_node last_node = queue.popleft() if last_node.left: queue.append(last_node.left) if last_node.right: queue.append(last_node.right) # If the target node is the deepest node itself, handle this case separately if target == last_node: if last_parent: if last_parent.left == last_node: last_parent.left = None else: last_parent.right = None else: self.root = None # Tree becomes empty return True # Replace the target node's value with the deepest node's value target.val = last_node.val # Remove the deepest node from the tree if last_parent.left == last_node: last_parent.left = None else: last_parent.right = None return True ``` --- ### 给出解释 1. **`search` 方法**: - 用于查找目标值 `val` 是否存在于树中。 - 如果找到目标值,则返回包含该值的节点;否则返回 `None`。 2. **`delete` 方法的核心逻辑**: - 首先通过 `search` 方法找到目标节点 `target`。如果目标值不存在,则直接返回 `False`。 - 如果树只有一个节点(即根节点),并且该节点就是要删除的目标节点,则直接将 `self.root` 设置为 `None`。 - 使用广度优先搜索(BFS)找到树中最深的节点(即最后一个节点)及其父节点。 - 如果目标节点本身是最深的节点,则直接将其从树中移除。 - 否则,用最深节点的值替换目标节点的值,并将最深节点从树中移除。 3. **关键点**: - 在删除非叶子节点时,用最深节点的值替换目标节点的值,以保持二叉搜索树的性质。 - 处理边界情况:当目标节点是最深节点时,需要正确更新其父节点的子节点引用。 --- ### 测试代码 以下是一个简单的测试用例,展示如何使用 `BinarySearchTree` 类: ```python # Test the BinarySearchTree implementation bst = BinarySearchTree() # Insert values into the tree values_to_insert = [10, 5, 15, 3, 7, 12, 18] for value in values_to_insert: bst.insert(value) # Helper function to print the tree in-order def in_order_traversal(node): if node is None: return in_order_traversal(node.left) print(node.val, end=" ") in_order_traversal(node.right) # Print the tree in-order in_order_traversal(bst.root) # Output: 3 5 7 10 12 15 18 print() # Delete a leaf node bst.delete(3) in_order_traversal(bst.root) # Output: 5 7 10 12 15 18 print() # Delete a non-leaf node bst.delete(10) in_order_traversal(bst.root) # Output: 5 7 12 15 18 print() # Delete the root node bst.delete(15) in_order_traversal(bst.root) # Output: 5 7 12 18 print() # Delete the last node bst.delete(18) bst.delete(12) bst.delete(7) bst.delete(5) in_order_traversal(bst.root) # Output: (empty) ``` --- ###
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