力扣3067. 在带权树网络中统计可连接服务器对数目

题目:

给你一棵无根带权树,树中总共有 n 个节点,分别表示 n 个服务器,服务器从 0n - 1 编号。同时给你一个数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi, weighti] 表示节点 aibi 之间有一条双向边,边的权值为 weighti 。再给你一个整数 signalSpeed

如果两个服务器 abc 满足以下条件,那么我们称服务器 ab 是通过服务器 c 可连接的

  • a < ba != cb != c
  • ca 的距离是可以被 signalSpeed 整除的。
  • cb 的距离是可以被 signalSpeed 整除的。
  • cb 的路径与从 ca 的路径没有任何公共边。

请你返回一个长度为 n 的整数数组 count ,其中 count[i] 表示通过服务器 i 可连接 的服务器对的 数目

提示:

  • 2 <= n <= 1000
  • edges.length == n - 1
  • edges[i].length == 3
  • 0 <= ai, bi < n
  • edges[i] = [ai, bi, weighti]
  • 1 <= weighti <= 106
  • 1 <= signalSpeed <= 106
  • 输入保证 edges 构成一棵合法的树。

思路:

  1. 首先对图建立邻接表graph。

  2. "计算每个节点能连接的节点对的数量ans[i]" ----> 轮流将每个节点i设为根节点,计算出其m个子树中可被连接的节点数,记为cnt[0], cnt[1], ..., cnt[m-1],那么可推出公式:

即每个括号中的值为:当前子树中可连接的节点数cnt与之前所有子树中可连接的节点数之和s相乘。

代码如下(虽然今天是中等题,但还是想了好久T T):

python 复制代码
class Solution:
    def countPairsOfConnectableServers(self, edges: List[List[int]], signalSpeed: int) -> List[int]:
        n = len(edges) + 1   # 节点数
        ans = [0 for _ in range(n)]

        # 图的邻接表
        graph = [[] for _ in range(n)]
        for edge in edges:
            graph[edge[0]].append([edge[1], edge[2]])
            graph[edge[1]].append([edge[0], edge[2]])

        def dfs(parent, node, weight):   
        # 返回这一棵子树中可以被整除的节点数
            if weight % signalSpeed == 0:
                cnt = 1
            else:
                cnt = 0
            for x, w in graph[node]:
                if x != parent:
                    cnt += dfs(node, x, weight+w)
            return cnt

        for i in range(n):
            s = 0
            if len(graph[i]) > 1:    
            # 如果节点i只与1个节点相连,那它一定没有能连接的节点对
                for node, weight in graph[i]:
                    cnt = dfs(i, node, weight)
                    # 当前子树中可连接的节点数cnt与之前所有子树中可连接的节点数s相乘,加至ans[i],并更新s=s+cnt
                    ans[i] += s * cnt
                    s += cnt

        return ans

提交通过:

相关推荐
blackicexs6 分钟前
第四周第四天
数据结构·c++·算法
TracyCoder1239 分钟前
LeetCode Hot100(46/100)——74. 搜索二维矩阵
算法·leetcode·矩阵
foundbug99911 分钟前
果蝇优化算法(FOA)详解:原理、实现与应用
算法
游乐码11 分钟前
c#递归函数
算法·c#
Pluchon11 分钟前
硅基计划4.0 算法 简单实现B树
java·数据结构·b树·算法·链表
im_AMBER21 分钟前
Leetcode 119 二叉树展开为链表 | 路径总和
数据结构·学习·算法·leetcode·二叉树
Eloudy25 分钟前
SuiteSparse 的 README
人工智能·算法·机器学习·hpc
DN202043 分钟前
当AI开始评估客户的“成交指数”
数据结构·人工智能·python·microsoft·链表
小小张说故事1 小时前
Python图像处理利器:Pillow (PIL)入门指南
后端·python·图像识别
好家伙VCC1 小时前
**标题:发散创新|用Python构建GAN图像生成器:从理论到实战全流程解析**---在深度学习飞速发展的今天,**生成对抗
java·python·深度学习·生成对抗网络