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AI摘要
该博客聚焦华为OD机试2024E卷真题，题目是在树结构中计算最富裕小家庭的财富和。介绍了输入输出描述、测试用例，给出解题思路，即构建树、计算各小家庭财富总和并找出最大值，还提供Python、JavaScript、C、C++算法源码。
在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭现给你一棵树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。
第一行为一个数N，表示成员总数，成员编号1-N，1<=N<=1000
第二行为N个空格分隔的数，表示编号1- N 的成员的财富值。 0 <= 财富值 <= 1000000
接下来 N-1 行，每行两个空格分隔的整数（N1,N2）， 表示 N1 是 N2 的父节点。
最富裕的小家庭的财富和
4
100 200 300 500
1 2
1 3
2 4
700
本题的目标是在一个树结构中找到最富裕的小家庭的财富总和。一个小家庭由一个父节点及其直接子节点组成。我们需要构建这棵树，然后遍历每个节点，计算包
寻找最富裕的小家庭【华为OD机试-JAVA&Python&C++&JS】
寻找最富裕的小家庭【华为OD机试-JAVA&Python&C++&JS】 在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。 现给你一棵树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。 输入描述：第一行为一个数N，表示成员总数，成员编号1-N，1
【2023华为od-C卷-寻找最富裕的小家庭】100%通过率（JavaScript&Java&Python&C++）
其实我们可以把一个家庭看成一棵树，家庭的财富和就是树上所有节点的权值之和，那么我们其实就是求每一个树的权值之和，然后取max即可，大家不太会构建图的，可以学习一下下面代码中的领接表建图方式，也可以自行百度查询相关资料。在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。现给你一棵树，请代算出最富裕的小家庭的财富和。行，每行两个空格分隔的整数(个空格分隔的数，表示编号。，表示成员总数，成员编号。最富裕的小家庭的财富和。组成的小家庭财富值为。
寻找最富裕的小家庭（100%用例）C卷(Java&&Python&&C++&&Node.js&&C语言)
在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。第二行为N个空格分隔的数，表示编号1-N的成员的财富值。0
2026华为OD机试（Python）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，Python实现。
2026华为OD机试（JAVA&Go）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，Java实现。
2026华为OD机试（C++）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C++实现。
2026华为OD机试（JavaScript）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，JavaScript实现。
2026华为OD机试（C语言）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C语言实现。
2026华为OD机考新系统真题 + 双机位C卷 + 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ
2026年4月1日起，华为OD机试正式切换至新系统模式！采用力扣模式，无需自己写输入！ 难度大幅度降低。正在备考华为OD机试的同学，优先刷新系统机试真题，可大幅提升通过率。 新系统考题考点与旧版一致，无需重新适应。本专栏所有算法题均配有详细思路解析，并提供C语言、JS、C++、Python、Go、Java多语言源码实现。订阅后私信即可开通专属OJ刷题权限，高效备考一次上岸！
华为OD机试 新系统 双机位C卷 往年真题 机考题库（持续收录中）以及算法考点详解（Python/JS/C/C++）
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【华为OD机试真题 Python语言】402、寻找最富裕的小家庭 | 机试真题+思路参考+代码解析（C卷）（本题100%）
题目描述 >在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭 > 现给你一棵树，请计算出最富裕的小家庭的财富和
寻找最富裕的小家庭【华为OD机试】(JAVA&Python&C++&JS题解)
寻找最富裕的小家庭【华为OD机试】(JAVA&Python&C++&JS题解) 在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。 现给你一棵树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。 输入描述：第一行为一个数N，表示成员总数，成员编号1-N，
【华为OD机试真题2023C&D卷 JAVA&JS】寻找最富裕的小家庭
寻找最富裕的小家庭 在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。现给你一棵树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。
【2024华为OD机试C卷】 402、寻找最富裕的小家庭 | 机试真题+思路参考+代码解析（C语言、C++、Java、Py、JS）（本题100%）
题目描述 >给定一个字符串的摘要算法，请输出给定字符串的摘要值 > 1、去除字符串中非字母的符号 > 2、如果出现连续字符(不区分大小写)，则输出：该字符(小写) +连续出现的次数 > 3、如果是非连续的字符(不区分大小写)，则输出：该字符(小写) +该字母之后字符串中出现的该字符的次数 > 4、对按照以上方式表示后的字符串进行排序：字母和紧随的数字作为一组进行排序，数字大的在前，数字相同的，则按字母进行排序，字母小的在前
【华为OD机试】寻找最富裕的小家庭（深度优先搜索（DFS）实现Java&Python&C++&JS）
【华为OD机试】寻找最富裕的小家庭（深度优先搜索（DFS）实现Java&Python&C++&JS） 在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。 现给你一棵树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。 输入描述：第一行为一个数N，表示成员总数，成员编号1-N，
华为OD机试 Python 【最富裕的小家庭】
在一颗树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。第二行为 N 个空格分隔的数，表示编号 1~N 的成员的财富值。接下来 N -1 行，每行两个空格分隔的整数（N1, N2），表示 N1 是 N2 的父节点。为了让财富列表的索引与成员编号对应起来，我们在财富列表的开头插入一个零。对于每对父母-子女关系，我们将子女的财富加到父母的财富中。在所有家庭成员中找到最大的财富值即为最大家庭财富。现给你一颗树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。
寻找最富裕的小家庭
题目描述：在一棵树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为一个小家庭。第二行为N个空格分隔的数，表示编号1-N的成员的财富值。输入描述：第一行为一个数N，表示成员总数，成员编号1-N，1
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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