本文介绍: 这个算法题目描述一个有趣的场景一棵城市道路组成的树形结构,其中每个节点代表一个城市,边代表道路。所有城市代表需要前往编号为0的城市——首都参加会议。任务计算代表们到达首都所需的最小油耗假设每座城市只有一辆车,且每辆车的座位数相同。对于树中的每一个非首都节点计算它的子树中有多少节点,并将这个数除以座位数向上取整,得到的就是从该节点到首都所需的最少油耗这个题解提供了一个高效且清晰的方法解决“到达首都的最少油耗”问题展示如何利用树的结构和深度优先搜索算法来优雅地解决实际问题

原题链接

到达首都的最少油耗:一种优雅的解决方案

题目解析

这个算法题目描述了一个有趣的场景一棵城市道路组成的树形结构,其中每个节点代表一个城市,边代表道路。所有城市的代表需要前往编号为0的城市——首都参加会议。任务计算代表们到达首都所需的最小油耗,假设每座城市只有一辆车,且每辆车的座位数相同。

输入说明

输出说明

题解思路

这个问题可以转化为遍历树的问题。对于树中的每一个非首都节点计算它的子树中有多少节点,并将这个数除以座位向上取整,得到的就是从该节点到首都所需的最少油耗。最后,将所有这些油耗相加即可

C++ 代码实现

class Solution {
public:
    long long minimumFuelCost(vector<vector<int>>& roads, int seats) {
        unordered_map<int, vector<int&gt;> graph;
        for (auto &amp;v : roads) {
            int x = v[0], y = v[1];
            graph[x].push_back(y);
            graph[y].push_back(x);
        }
        long long ans = 0;
        function<long long(long long, long long)> dfs = [&amp;] (long long node, long long fa) {
            long long size = 1;
            for (auto &amp;chi : graph[node]) {
                if (chi == fa) continue;
                size += dfs(chi, node);
            }
            if (node) {
                // 向上取整的技巧写法
                ans += (size - 1) / seats + 1;
            }
            return size;
        };
        dfs(0, 0);
        return ans;
    }
};

解释

  1. 创建一个图 g存储每个城市的相邻城市。
  2. 使用深度优先搜索(DFS)遍历树,计算每个子树大小
  3. 对于每个子树,将其大小除以座位数并向上取整,得到的结果加到总油耗 ans
  4. 返回总油耗。

结论

这个题解提供了一个高效且清晰的方法解决“到达首都的最少油耗”问题展示如何利用树的结构和深度优先搜索算法来优雅地解决实际问题


原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_73108148/article/details/134818230

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任

如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_46136.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注