【深度优先搜索 图论 树】2872. 可以被 K 整除连通块的最大数目

news2024/9/26 5:21:16

本文涉及知识点

深度优先搜索 图论 树
图论知识汇总

LeetCode 2872. 可以被 K 整除连通块的最大数目

给你一棵 n 个节点的无向树,节点编号为 0 到 n - 1 。给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai 和 bi 有一条边。
同时给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 values ,其中 values[i] 是第 i 个节点的 值 。再给你一个整数 k 。
你可以从树中删除一些边,也可以一条边也不删,得到若干连通块。一个 连通块的值 定义为连通块中所有节点值之和。如果所有连通块的值都可以被 k 整除,那么我们说这是一个 合法分割 。
请你返回所有合法分割中,连通块数目的最大值 。
示例 1:

输入:n = 5, edges = [[0,2],[1,2],[1,3],[2,4]], values = [1,8,1,4,4], k = 6
输出:2
解释:我们删除节点 1 和 2 之间的边。这是一个合法分割,因为:

  • 节点 1 和 3 所在连通块的值为 values[1] + values[3] = 12 。
  • 节点 0 ,2 和 4 所在连通块的值为 values[0] + values[2] + values[4] = 6 。
    最多可以得到 2 个连通块的合法分割。
    示例 2:

输入:n = 7, edges = [[0,1],[0,2],[1,3],[1,4],[2,5],[2,6]], values = [3,0,6,1,5,2,1], k = 3
输出:3
解释:我们删除节点 0 和 2 ,以及节点 0 和 1 之间的边。这是一个合法分割,因为:

  • 节点 0 的连通块的值为 values[0] = 3 。
  • 节点 2 ,5 和 6 所在连通块的值为 values[2] + values[5] + values[6] = 9 。
  • 节点 1 ,3 和 4 的连通块的值为 values[1] + values[3] + values[4] = 6 。
    最多可以得到 3 个连通块的合法分割。

提示:

1 <= n <= 3 * 104
edges.length == n - 1
edges[i].length == 2
0 <= ai, bi < n
values.length == n
0 <= values[i] <= 109
1 <= k <= 109
values 之和可以被 k 整除。
输入保证 edges 是一棵无向树。

深度优先搜索

共n-1条边,对应除根节点外,所有节点和其父节点。
除根节点外,子树所有节点之和如果是k的倍数,则断开。因为后代断开,不影响祖先节点断开。
连通块数 = 断开数 +1。

代码

class CNeiBo
{
public:	
	static vector<vector<int>> Two(int n, vector<vector<int>>& edges, bool bDirect, int iBase = 0) 
	{
		vector<vector<int>>  vNeiBo(n);
		for (const auto& v : edges)
		{
			vNeiBo[v[0] - iBase].emplace_back(v[1] - iBase);
			if (!bDirect)
			{
				vNeiBo[v[1] - iBase].emplace_back(v[0] - iBase);
			}
		}
		return vNeiBo;
	}	
	static vector<vector<std::pair<int, int>>> Three(int n, vector<vector<int>>& edges, bool bDirect, int iBase = 0)
	{
		vector<vector<std::pair<int, int>>> vNeiBo(n);
		for (const auto& v : edges)
		{
			vNeiBo[v[0] - iBase].emplace_back(v[1] - iBase, v[2]);
			if (!bDirect)
			{
				vNeiBo[v[1] - iBase].emplace_back(v[0] - iBase, v[2]);
			}
		}
		return vNeiBo;
	}
	static vector<vector<int>> Grid(int rCount, int cCount, std::function<bool(int, int)> funVilidCur, std::function<bool(int, int)> funVilidNext)
	{
		vector<vector<int>> vNeiBo(rCount * cCount);
		auto Move = [&](int preR, int preC, int r, int c)
		{
			if ((r < 0) || (r >= rCount))
			{
				return;
			}
			if ((c < 0) || (c >= cCount))

			{
				return;
			}
			if (funVilidCur(preR, preC) && funVilidNext(r, c))
			{
				vNeiBo[cCount * preR + preC].emplace_back(r * cCount + c);
			}
		};

		for (int r = 0; r < rCount; r++)
		{
			for (int c = 0; c < cCount; c++)
			{
				Move(r, c, r + 1, c);
				Move(r, c, r - 1, c);
				Move(r, c, r, c + 1);
				Move(r, c, r, c - 1);
			}
		}
		return vNeiBo;
	}
	static vector<vector<int>> Mat(vector<vector<int>>& neiBoMat)
	{
		vector<vector<int>> neiBo(neiBoMat.size());
		for (int i = 0; i < neiBoMat.size(); i++)
		{
			for (int j = i + 1; j < neiBoMat.size(); j++)
			{
				if (neiBoMat[i][j])
				{
					neiBo[i].emplace_back(j);
					neiBo[j].emplace_back(i);
				}
			}
		}
		return neiBo;
	}
};

class Solution {
public:
	int maxKDivisibleComponents(int n, vector<vector<int>>& edges, vector<int>& values, int k) {
		m_values = values;
		m_iK = k;
		auto neiBo = CNeiBo::Two(n, edges, false);
		DFS(neiBo, 0, -1);
		return m_iRet+1;
	}
	long long DFS(vector<vector<int>>& neiBo, int cur, int par)
	{
		long long llSum = m_values[cur];
		for (const auto& next : neiBo[cur])
		{
			if (next == par)
			{
				continue;
			}
			llSum += DFS(neiBo, next, cur);
		}
		if ((0 == llSum % m_iK)&&( 0 != cur)) { m_iRet++; }
		return llSum;
	}
	vector<int> m_values;
	int m_iK;
	int m_iRet = 0;
};

扩展阅读

视频课程

有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

相关下载

想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653

我想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

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.coloradmin.cn/o/1644349.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

课题学习(二十三)---三轴MEMS加速度计芯片ADXL372

声明&#xff1a;本人水平有限&#xff0c;博客可能存在部分错误的地方&#xff0c;请广大读者谅解并向本人反馈错误。 一、基础配置 测量范围-200g-200g&#xff0c;分辨率为12位&#xff0c; V s 、 V D D I / O V_s、V_{DDI/O} Vs​、VDDI/O​范围为1.6V-3.5V 1.1 引脚配…

Apache和Nginx的区别以及如何选择

近来遇到一些客户需要lnmp环境的虚拟主机&#xff0c;但是Hostease这边的虚拟主机都是基于Apache的&#xff0c;尽管二者是不同的服务器软件&#xff0c;但是大多数情况下&#xff0c;通过适当的配置和调整两者程序也是可以兼容的。 目前市面上有许多Web服务器软件&#xff0c;…

Microsoft Remote Desktop Beta for Mac:远程办公桌面连接工具

Microsoft Remote Desktop Beta for Mac不仅是一款远程桌面连接工具&#xff0c;更是开启远程办公新篇章的利器。 它让Mac用户能够轻松访问和操作远程Windows计算机&#xff0c;实现跨平台办公的无缝衔接。无论是在家中、咖啡店还是旅途中&#xff0c;只要有网络连接&#xff0…

Windows平台通过MobaXterm远程登录安装在VMware上的Linux系统(CentOS)

MobaXterm是一个功能强大的远程计算工具&#xff0c;它提供了一个综合的远程终端和图形化的X11服务器。MobaXterm旨在简化远程计算任务&#xff0c;提供了许多有用的功能&#xff0c;使远程访问和管理远程服务器变得更加方便&#xff0c;它提供了一个强大的终端模拟器&#xff…

【人工智能基础】RNN实验

一、RNN特性 权重共享 wordi weight bais 持久记忆单元 wordi weightword baisword hi weighth baish 二、公式化表达 ht</sub f(ht - 1, xt) ht tanh(Whhht - 1 Wxhxt) yt Whyht 三、RNN网络正弦波波形预测 环境准备 import numpy as np import torch …

如何快速找出文件夹里的全部带有中文纯中文的文件

首先&#xff0c;需要用到的这个工具YTool&#xff1a; 度娘网盘 提取码&#xff1a;qwu2 蓝奏云 提取码&#xff1a;2r1z 步骤 1、打开工具&#xff0c;切换到批量复制文件 2、鼠标移到右侧&#xff0c;点击搜索添加 3、设定查找范围、指定为文件、勾选 包含全部子文件夹&…

macOS DOSBox 汇编环境搭建

正文 一、安装DOSBox 首先前往DOSBox的官网下载并安装最新版本的DOSBox。 二、下载必备的工具包 在用户目录下新建一个文件夹&#xff0c;比如 dosbox: mkdir dosbox然后下载一些常用的工具。下载好了后&#xff0c;将这些工具解压&#xff0c;重新放在 dosbox 这个文件夹…

微服务---feign调用服务

目录 Feign简介 Feign的作用 Feign的使用步骤 引入依赖 具体业务逻辑 配置日志 在其它服务中使用接口 接着上一篇博客&#xff0c;我们讲过了nacos的基础使用&#xff0c;知道它是注册服务用的&#xff0c;接下来我们我们思考如果一个服务需要调用另一个服务的接口信息&…

ICode国际青少年编程竞赛- Python-1级训练场-识别循环规律1

ICode国际青少年编程竞赛- Python-1级训练场-识别循环规律1 1、 for i in range(4):Dev.step(6)Dev.turnLeft()2、 for i in range(3):Dev.turnLeft()Dev.step(2)Dev.turnRight()Dev.step(2)3、 for i in range(3):Spaceship.step(5)Spaceship.turnLeft()Spaceship.step(…

MySQL: Buffer Pool概念整理

一. 简介 MySQL中的Buffer Pool是InnoDB存储引擎用来缓存表数据和索引的内存区域。这是InnoDB性能优化中最关键的部分之一。通过在内存中缓存这些数据&#xff0c;InnoDB可以极大减少对磁盘I/O的需求&#xff0c;因为从内存中读取数据远比从磁盘读取要快得多。因此&#xff0c…

如何修复连接失败出现的错误651?这里提供修复方法

错误651消息在Windows 7到Windows 11上很常见&#xff0c;通常会出现在一个小的弹出窗口中。实际文本略有不同&#xff0c;具体取决于连接问题的原因&#xff0c;但始终包括文本“错误651”。 虽然很烦人&#xff0c;但错误651是一个相对较小的问题&#xff0c;不应该导致计算…

01-JDK安装(Window环境和Linux环境)

1. Windows环境安装JDK 1.1 Oracle官网下载需要版本的JDK 官网传送门https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows下载完成之后 以管理员身份&#xff08;管理员&#xff01;管理员&#xff01;&#xff09;运行下载的exe文件 期间修改需要安装的路径…

【多模态】29、OCRBench | 为大型多模态模型提供一个 OCR 任务测评基准

文章目录 一、背景二、实验2.1 测评标准和结果2.1.1 文本识别 Text Recognition2.1.2 场景文本中心的视觉问答 Scene Text-Centric VQA2.1.3 文档导向的视觉问答 Document-Oriented VQA2.1.4 关键信息提取 Key Information Extraction2.1.5 手写数学公式识别 Handwritten Mathe…

【学一点儿前端】Bad value with message: unexpected token `.`. 问题及解决方法

问题 今天从vue3的项目copy一段代码到vue2项目&#xff0c;编译后访问页面报错了 Bad value with message: unexpected token ..注意到错误字符‘.’&#xff0c;这个错误通常发生在处理 JavaScript 或者 HTML 中的动态表达式中&#xff0c;日常使用二分法不断缩小报错代码范…

AI新突破:多标签预测技术助力语言模型提速3倍

DeepVisionary 每日深度学习前沿科技推送&顶会论文分享&#xff0c;与你一起了解前沿深度学习信息&#xff01; 引言&#xff1a;多标签预测的新视角 在人工智能领域&#xff0c;尤其是在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;中&#xff0c;预测模型的训练方法一直在…

每天五分钟深度学习:数学中常见函数中的导数

本文重点 导数是微积分学中的一个核心概念,它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中,导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数,以期为读者提供一个全面而深入的理解。 数学中常见的导数 常数函数的导数 对于常数…

利用策略模式+模板方法实现项目中运维功能

前段时间项目中有个需求&#xff1a;实现某业务的运维功能&#xff0c;主要是对10张数据库表的增删改查&#xff0c;没有复杂的业务逻辑&#xff0c;只是满足运维人员的基本需要&#xff0c;方便他们快速分析定位问题。这里简单记录分享下实现方案&#xff0c;仅供参考。 一、…

对C语言符号的一些冷门知识运用的剖析和总结

符号 目录* 符号 注释 - 奇怪的注释 - C风格的注释无法嵌套 - 一些特殊的注释 - 注释的规则建议 反斜杠’’ - 反斜杠有续行的作用&#xff0c;但要注意续行后不能添加空格 * 回车也能起到换行的作用&#xff0c;那续行符的意义在哪&#xff1f; - 反斜杠的转义功能 单引号…

HCIP的学习(11)

OSPF的LSA详解 LSA头部信息 ​ [r2]display ospf lsdb router 1.1.1.1----查看OSPF某一条LSA的详细信息&#xff0c;类型以及LS ID参数。 链路状态老化时间 指一条LSA的老化时间&#xff0c;即存在了多长时间。当一条LSA被始发路由器产生时&#xff0c;该参数值被设定为0之后…

电机控制系列模块解析(16)—— 电流环

一、FOC为什么使用串联控制器 在此说明&#xff0c;串联形式&#xff08;内外环形式&#xff0c;速度环和电流环控制器串联&#xff09;并不是必须的&#xff0c;但是对于线性控制系统来说&#xff0c;电机属于非线性控制对象&#xff0c;早期工程师们为了处理电机的非线性&am…