给你一棵树,树上有 n 个节点,按从 0 到 n-1 编号。树以父节点数组的形式给出,其中 parent[i] 是节点 i 的父节点。树的根节点是编号为 0 的节点。 请你设计并实现 getKthAncestor(int node, int k) 函数,函数返回节点 node 的第 k 个祖先节点。如果不存在这样的祖先节点,返回 -1 。 树节点的第 k 个祖先节点是从该节点到根节点路径上的第 k 个节点。 示例: 输入: 输出: 解释: treeAncestor.getKthAncestor(3, 1); // 返回 1 ,它是 3 的父节点 提示: 1 <= k <= n <= 5*10^4 解题思路:dp[node][j] 存储的是 node 节点距离为 2^j 的祖先是谁。 根据定义,dp[node][0] 就是 parent[node],即 node 的距离为 1 的祖先是 parent[node]。 状态转移是: dp[node][j] = dp[dp[node][j – 1]][j – 1]。 意思是:要想找到 node 的距离 2^j 的祖先,先找到 node 的距离 2^(j – 1) 的祖先,然后,再找这个祖先的距离 2^(j – 1) 的祖先。两步得到 node 的距离为 2^j 的祖先。 所以,我们要找到每一个 node 的距离为 1, 2, 4, 8, 16, 32, … 的祖先,直到达到树的最大的高度。树的最大的高度是 logn 级别的。 这样做,状态总数是 O(nlogn),可以使用 O(nlogn) 的时间做预处理。 之后,根据预处理的结果,可以在 O(logn) 的时间里完成每次查询:对于每一个查询 k,把 k 拆解成二进制表示,然后根据二进制表示中 1 的位置,累计向上查询。
[“TreeAncestor”,”getKthAncestor”,”getKthAncestor”,”getKthAncestor”]
[[7,[-1,0,0,1,1,2,2]],[3,1],[5,2],[6,3]]
[null,1,0,-1]
TreeAncestor treeAncestor = new TreeAncestor(7, [-1, 0, 0, 1, 1, 2, 2]);
treeAncestor.getKthAncestor(5, 2); // 返回 0 ,它是 5 的祖父节点
treeAncestor.getKthAncestor(6, 3); // 返回 -1 因为不存在满足要求的祖先节点
parent[0] == -1 表示编号为 0 的节点是根节点。
对于所有的 0 < i < n ,0 <= parent[i] < n 总成立
0 <= node < n
至多查询 5*10^4 次
class TreeAncestor { public: vector<vector<int>>dp; TreeAncestor(int n, vector<int>& parent):dp(n) { for(int i=0;i<parent.size();i++) { dp[i].push_back(parent[i]); } for(int j=1;;j++) { bool flag=1; for(int i=0;i<n;i++) { int t=dp[i][j-1]==-1?-1:dp[dp[i][j-1]][j-1]; dp[i].push_back(t); if(t!=-1)flag=0; } if(flag)break; } } int getpos(int x) { int k=x,ans=0; while(k) { if(k&1)return ans; else { ans++; k>>=1; } } return k; } int getKthAncestor(int node, int k) { //cout<<node<<" "<<k<<" "<<getpos(k)<<" "<<dp[node][getpos(k)]<<" "<<k-(1<<getpos(k))<<endl; if(node==-1||k==0)return node; if(getpos(k)>dp[node].size()-1)return -1; return getKthAncestor(dp[node][getpos(k)],k-(1<<getpos(k))); } }; /** * Your TreeAncestor object will be instantiated and called as such: * TreeAncestor* obj = new TreeAncestor(n, parent); * int param_1 = obj->getKthAncestor(node,k); */
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