(M)BFS:310. Minimum Height Trees

本文介绍了一种寻找给定无向图中最矮树结构的方法。通过广度优先搜索(BFS),并利用节点的度数来逐步移除度数为1的节点,最终确定最矮树的根节点。

求给定图中,能形成树的最矮的树。

BFS,利用无向图每个点的degree来计算。先计算每个点的degree,然后将degree为1的点放入list或者queue中进行计算,把这些点从邻接表中去除,然后计算接下来degree = 1的点。最后剩下1 - 2个点就是新的root。

class Solution {
public:
    vector<int> findMinHeightTrees(int n, vector<pair<int, int>>& edges) {
        vector<unordered_set<int>> graph(n);
        for(auto a : edges)
        {
            graph[a.second].insert(a.first);
            graph[a.first].insert(a.second);
        }
        vector<int> temp;
        if (n == 1) {
            temp.push_back(0);
            return temp;
        }
        for(int i = 0; i < n; ++i){
            if(graph[i].size() == 1)    
                temp.push_back(i);
        }
        while(true)
        {
            vector<int> next;
            for(auto a : temp){
                for(auto neighbor : graph[a])
                {
                    graph[neighbor].erase(a);
                    if(graph[neighbor].size() == 1) 
                        next.push_back(neighbor);
                }
            }
            if(next.size() == 0)
                return temp;
            else
                temp = next;
        }
    }
};



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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