Tree Diameter

本文介绍了一种计算二叉树直径的高效算法。树的直径定义为树中两个叶子节点间最长路径上的节点数。文中提供了两种算法实现:一种时间复杂度为O(nlogn),另一种更优的时间复杂度为O(n)。

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The diameter of a tree (sometimes called the width) is the number of nodes on the longest path between two leaves in the tree.

The diameter of a tree T is the largest of the following quantities:

* the diameter of T’s left subtree
* the diameter of T’s right subtree
* the longest path between leaves that goes through the root of T (this can be computed from the heights of the subtrees of T)

 1 package Tree;
 2 
 3 /*
 4  * The diameter of a tree is the Number of Nodes on the longest path between two leaves in the tree.
 5  */
 6 
 7 public class DiameterBT {
 8     class TreeNode {
 9         int val;
10         TreeNode left, right;
11         public TreeNode(int val) {
12             this.val = val;
13         }
14     }
15     /*
16      * Time : O(n log n)
17      * Space : O(log n)
18      */
19     public int diameter(TreeNode root) {
20         if (root == null) return 0;
21         int dial = diameter(root.left);
22         int diar = diameter(root.right);
23         int hl = height(root.left);
24         int hr = height(root.right);
25         return Math.max(hl + hr + 1, Math.max(dial, diar));
26     }
27     public int height(TreeNode root) {
28         if (root == null) return 0;
29         return Math.max(height(root.left), height(root.right)) + 1;
30     }
31     
32     /*
33      * Time : O(n)
34      */
35     class Height {
36         public int val;
37     }
38     public int diameter(TreeNode root, Height height) {
39         if (root == null) {
40             height.val = 0;
41             return 0;
42         }
43         Height hl = new Height();
44         Height hr = new Height();
45         int dl = diameter(root.left, hl);
46         int dr = diameter(root.right, hr);
47         height.val = Math.max(hl.val, hr.val) + 1;
48         return Math.max(hl.val + hr.val + 1, Math.max(dl, dr));
49     }
50     
51     public static void main(String[] args) {
52         DiameterBT sol = new DiameterBT();
53         TreeNode node0 = sol.new TreeNode(1);
54         TreeNode node1 = sol.new TreeNode(2);
55         TreeNode node2 = sol.new TreeNode(3);
56         TreeNode node3 = sol.new TreeNode(4);
57         TreeNode node4 = sol.new TreeNode(5);
58         node0.left = node1; node0.right = node2;
59         node1.left = node3; node1.right = node4;
60         System.out.println(sol.diameter(node0));
61         System.out.println(sol.diameter(node0, sol.new Height()));
62     }
63 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/joycelee/p/4516143.html

<think>好的,我现在需要帮助用户了解CF树的相关信息和使用方法。首先,我应该回忆一下CF树的基本概念。CF树是BIRCH聚类算法中的核心数据结构,用于高效处理大规模数据。用户可能已经知道聚类的基本概念,但需要更深入的技术细节。 接下来,我需要确认CF树的组成部分。每个节点由聚类特征(CF)组成,而CF包含三个部分:数据点的数量(N)、线性和(LS)和平方和(SS)。这些统计量帮助快速计算聚类的基本信息,比如质心和半径。需要解释清楚这些术语,并用数学表达式展示,比如LS和SS的公式。 然后,结构方面,CF树是一个平衡树,每个节点有多个子节点,不超过阈值B;叶子节点则不超过阈值L。分裂过程类似于B树,当插入新数据导致节点超过阈值时,会进行分裂。这里可能需要举例说明分裂的过程,比如如何选择最近的子节点,如何合并或分裂节点。 关于参数,用户可能需要知道如何调整B和L来平衡精度和效率。较小的阈值会导致树更深,可能影响效率;较大的阈值可能降低聚类质量。这部分需要结合实际应用场景的建议,比如处理大规模数据时的调参策略。 使用场景方面,CF树适合流式数据或内存有限的情况,因为它可以增量更新,不需要重新计算全部数据。但也要指出其局限性,比如对高维数据效果可能下降,或者球形簇的假设。这能帮助用户判断是否适合他们的需求。 最后,生成相关问题时,需要覆盖结构、参数调优、优缺点、应用场景以及与其他算法的对比。这些问题能引导用户进一步探索CF树的不同方面。同时,确保引用正确的文献,比如用户提供的引用[1]中的聚类特征定义,以及引用[3]中的聚类综述,以增强回答的可信度。 检查是否有遗漏的部分,比如是否解释了CF的三个分量如何计算质心和半径,是否有示例说明插入过程,是否提到了BIRCH算法的步骤。确保数学公式使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,回答结构要清晰,分点说明,帮助用户逐步理解。</think>### CF树(聚类特征树)详解 CF树(Clustering Feature Tree)是层次聚类算法BIRCH的核心数据结构,专为处理大规模数据设计。其核心思想是通过紧凑的聚类特征(CF)逐步构建树形结构,实现高效的数据压缩和聚类分析[^1]。 #### 1. 聚类特征(CF)定义 每个CF包含三个关键统计量: $$ CF = (n, LS, SS) $$ - $n$:子簇中数据点数量 - $LS = \sum_{i=1}^n x_i$(线性和) - $SS = \sum_{i=1}^n x_i^2$(平方和) 通过这些统计量可快速计算: - 质心:$\frac{LS}{n}$ - 簇半径:$\sqrt{\frac{SS}{n} - (\frac{LS}{n})^2}$ #### 2. CF树结构特性 - **平衡树结构**:类似B+树,包含根节点、内部节点和叶节点 - **节点容量限制**: - 内部节点最大分支数:$B$(分支因子) - 叶节点最大CF数:$L$(叶容量) - 簇直径阈值:$T$(控制簇紧密程度) #### 3. 构建过程示例 当插入新数据点$x$时: 1. 从根节点向下寻找最接近的CF路径 2. 到达叶节点后: - 若合并后簇直径$\leq T$:吸收到现有CF - 否则:创建新CF条目 3. 若节点溢出则分裂,分裂策略类似B树 ```python # 伪代码示例 class CFNode: def insert(self, point): if self.is_leaf: candidate = find_closest_cf(point) if merged_diameter(candidate, point) <= T: candidate.update(point) else: create_new_cf(point) if len(CFs) > L: self.split() else: route_to_child(point) ``` #### 4. 关键参数调优 | 参数 | 影响 | 建议值 | |------|------|-------| | $B$ | 树宽度 | 50-200 | | $L$ | 叶节点容量 | 20-100 | | $T$ | 簇紧密度 | 根据数据分布调整 | #### 5. 应用场景 - **流式数据处理**:支持增量更新[^1] - **内存受限环境**:典型内存消耗仅为原始数据的1/10 - **数据预处理**:可生成初步聚类作为其他算法的输入 #### 6. 优缺点分析 ✓ 优点: - 时间复杂度$O(n)$ - 可处理任意形状数据 - 自动处理噪声点 ✗ 局限性: - 对高维数据效果下降 - 依赖数据输入顺序 - 需要合理设置阈值参数
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