310. Minimum Height Trees

最新推荐文章于 2025-05-18 02:45:00 发布

zeroQiaoba

最新推荐文章于 2025-05-18 02:45:00 发布

阅读量570

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： leetcode

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zeroQiaoba/article/details/63827661

leetcode 专栏收录该内容

429 篇文章

订阅专栏

本文探讨了一种使用广度优先搜索(BFS)算法来寻找图中最小高度树的方法。通过从每个顶点出发计算BFS的深度，并选择那些产生最小深度的顶点作为根节点，可以找到图中的最小高度树。尽管该方法直观易懂，但在某些情况下可能会出现超时问题，提示我们需要进一步优化算法的时间复杂度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

超时，==，最直接的想法，假设每一个作为BFS的起始点，计算每一个BFS的深度，返回最小的vertex。但是很遗憾，超时了。还是要考虑考虑怎么来减少时间的复杂度。

class Solution {
public:

    int BFS(int start,vector<vector<int>>& graph,int n)
    {
        queue<int> nodes;
        queue<int> depth;
        vector<int> visit(n,0);
        int sum=0;

        nodes.push(start);
        depth.push(1);
        visit[start]=1;
        sum=1;

        while((!nodes.empty())&&sum!=n)
        {
            for(int i=0;i<n;i++)
            {
                if(graph[nodes.front()][i]==1&&visit[i]==0)
                {
                    visit[i]=1;
                    nodes.push(i);
                    depth.push(depth.front()+1);
                    sum++;
                }
            }
            nodes.pop();
            depth.pop();
        }
        return depth.back();
    }

    vector<int> findMinHeightTrees(int n, vector<pair<int, int>>& edges) {

        vector<int> temp(n,0);
        vector<vector<int>> graph(n,temp);
        for(int i=0;i<edges.size();i++)
        {
            graph[edges[i].first][edges[i].second]=1;
            graph[edges[i].second][edges[i].first]=1;
        }


        int minHeight=INT_MAX;
        vector<int> result;

        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(minHeight>BFS(i,graph,n))
            {
                minHeight=BFS(i,graph,n);
                result.clear();
                result.push_back(i);
            }

            else if(minHeight==BFS(i,graph,n))
                result.push_back(i);
            else
            {}

        }
        return result;
    }
};