Задача: 814. Binary Tree Pruning
Сложность: medium
Дан корень бинарного дерева. Верните то же дерево, в котором удалены все поддеревья (данного дерева), не содержащие 1.
Поддерево узла node - это сам узел node и все узлы, являющиеся потомками node.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Используем функцию containsOne(node), которая сообщает, содержит ли поддерево в данном узле единицу, и обрезает все поддеревья, не содержащие единицу.
2⃣ Например, если поддерево node.left не содержит единицу, то мы должны обрезать его через node.left = null.
3⃣ Также нужно проверить родительский узел. Например, если дерево состоит из одного узла 0, то ответом будет пустое дерево.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дан корень бинарного дерева. Верните то же дерево, в котором удалены все поддеревья (данного дерева), не содержащие 1.
Поддерево узла node - это сам узел node и все узлы, являющиеся потомками node.
Пример:
Input: root = [1,null,0,0,1]
Output: [1,null,0,null,1]
Explanation:
Only the red nodes satisfy the property "every subtree not containing a 1".
The diagram on the right represents the answer.
class Solution:
def pruneTree(self, root):
def containsOne(node):
if not node:
return False
leftContainsOne = containsOne(node.left)
rightContainsOne = containsOne(node.right)
if not leftContainsOne:
node.left = None
if not rightContainsOne:
node.right = None
return node.val == 1 or leftContainsOne or rightContainsOne
return root if containsOne(root) else None
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 684. Redundant Connection
Сложность: medium
В этой задаче дерево — это неориентированный граф, который является связным и не содержит циклов.
Вам дан граф, который изначально был деревом с n узлами, пронумерованными от 1 до n, и к которому добавили одно дополнительное ребро. Добавленное ребро соединяет две разные вершины, выбранные из 1 до n, и это ребро не существовало ранее. Граф представлен массивом edges длины n, где edges[i] = [ai, bi] указывает на то, что существует ребро между узлами ai и bi в графе.
Верните ребро, которое можно удалить, чтобы результирующий граф стал деревом из n узлов. Если существует несколько ответов, верните тот, который встречается последним в исходных данных.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Для каждого ребра (u, v) создайте представление графа с использованием списка смежности. Это позволит легко выполнять обход в глубину (DFS) для проверки соединений между узлами.
2⃣ Выполняйте обход в глубину для каждого ребра, временно удаляя его из графа. Проверьте, можно ли соединить узлы u и v с помощью обхода в глубину. Если узлы остаются соединенными, значит, это ребро является дублирующимся.
3⃣ Верните дублирующееся ребро, которое встречается последним в исходных данных. Это обеспечит корректность решения, даже если существует несколько ответов.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
В этой задаче дерево — это неориентированный граф, который является связным и не содержит циклов.
Вам дан граф, который изначально был деревом с n узлами, пронумерованными от 1 до n, и к которому добавили одно дополнительное ребро. Добавленное ребро соединяет две разные вершины, выбранные из 1 до n, и это ребро не существовало ранее. Граф представлен массивом edges длины n, где edges[i] = [ai, bi] указывает на то, что существует ребро между узлами ai и bi в графе.
Верните ребро, которое можно удалить, чтобы результирующий граф стал деревом из n узлов. Если существует несколько ответов, верните тот, который встречается последним в исходных данных.
Пример:
Input: edges = [[1,2],[1,3],[2,3]]
Output: [2,3]
class Solution:
def __init__(self):
self.seen = set()
self.MAX_EDGE_VAL = 1000
def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
graph = [[] for _ in range(self.MAX_EDGE_VAL + 1)]
for edge in edges:
self.seen.clear()
if graph[edge[0]] and graph[edge[1]] and self.dfs(graph, edge[0], edge[1]):
return edge
graph[edge[0]].append(edge[1])
graph[edge[1]].append(edge[0])
return []
def dfs(self, graph: List[List[int]], source: int, target: int) -> bool:
if source not in self.seen:
self.seen.add(source)
if source == target:
return True
for nei in graph[source]:
if self.dfs(graph, nei, target):
return True
return False
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задача: 1273. Delete Tree Nodes
Сложность: medium
Дерево, укорененное в узле 0, задано следующим образом: количество узлов - nodes; значение i-го узла - value[i]; родитель i-го узла - parent[i]. Удалите все поддеревья, сумма значений узлов которых равна нулю. Верните количество оставшихся узлов в дереве.
Пример:
👨💻 Алгоритм:
1⃣ Постройте дерево из заданных узлов, значений и родителей.
2⃣ Используйте постфиксный обход для вычисления суммы значений в каждом поддереве и помечайте узлы для удаления, если их сумма равна нулю.
3⃣ Удалите отмеченные узлы и их поддеревья и верните количество оставшихся узлов.
😎 Решение:
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Сложность: medium
Дерево, укорененное в узле 0, задано следующим образом: количество узлов - nodes; значение i-го узла - value[i]; родитель i-го узла - parent[i]. Удалите все поддеревья, сумма значений узлов которых равна нулю. Верните количество оставшихся узлов в дереве.
Пример:
Input: nodes = 7, parent = [-1,0,0,1,2,2,2], value = [1,-2,4,0,-2,-1,-1]
Output: 2
def deleteTreeNodes(nodes, parent, value):
from collections import defaultdict, deque
tree = defaultdict(list)
for i in range(nodes):
if parent[i] != -1:
tree[parent[i]].append(i)
def dfs(node):
total_sum = value[node]
total_count = 1
for child in tree[node]:
child_sum, child_count = dfs(child)
total_sum += child_sum
total_count += child_count
if total_sum == 0:
return 0, 0
return total_sum, total_count
return dfs(0)[1]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM