【算法通关指南:数据结构与算法篇】二叉树相关算法题:1.美国血统 American Heritage 2.二叉树问题

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文章目录

  • 前言
  • 一、美国血统 American Heritage
    • 1.1题目
      • 1.2 算法原理
      • 1.3代码
  • 二、 二叉树问题
    • 2.1题目
      • 2.2 算法原理
      • 2.3代码
  • 总结与每日励志

前言

本专栏聚焦算法题实战,系统讲解算法模块:以《c++编程》,《数据结构和算法》《基础算法》《算法实战》 等几个板块以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力ps:本章节题目分两部分,比较基础笔者只附上代码供大家参考,其他的笔者会附上自己的思考和讲解,希望和大家一起努力见证自己的算法成长

一、美国血统 American Heritage

1.1题目

链接:美国血统 American Heritage

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1.2 算法原理

解法同《求先序序列》,先手动动模拟一下,然后找出「相同子问题」,「递归」求解。
步骤:
(1)先处理左右子树
(2)找根节点
(3)划分左右子树

1.3代码

#include <iostream> using namespace std; string a, b; void dfs(int l1, int r1, int l2, int r2){//递归窗口if(l1 > r1)return;//寻找中序遍历中根节点的位置 int p = l1;while(a[p]!= b[l2]) p++;//递归处理左右子树dfs(l1,p -1,l2 +1,l2 + p - l1);//左子树dfs(p +1,r1,l2 + p - l1 +1,r2);//右子树//根节点 cout << b[l2];} int main(){ cin >> a >> b;dfs(0,a.size()-1,0,b.size()-1);return0;}

二、 二叉树问题

2.1题目

链接:二叉树问题

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2.2 算法原理

深度: 递归。
宽度: 宽搜。
最近公共祖先: 两点之间的距离:通过向上不断找父亲结点。第⼀个重叠的位置,就是两者的最近公共祖先。可以一边寻找,一边计算结果。

2.3代码

//二叉树问题 #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; const int N =110; vector<int> tree[N]; int fa[N];//f[i]:i的父亲节点 int dest[N];//dest[i]:x到i经历的节点个数// 深度 int dfs(int u){ int ret =0;for(auto v : tree[u]) ret =max(ret,dfs(v));return ret +1;}// 宽度 int bfs(){ queue<int> q; q.push(1); int ret =0;while(q.size()){ int sz = q.size(); ret =max(ret, sz);while(sz--){ auto x = q.front(); q.pop();for(auto v : tree[x]) q.push(v);}}return ret;} int main(){ int n; cin >> n;for(int i =1; i < n; i++){ int u, v; cin >> u >> v; tree[u].push_back(v); fa[v]= u;}//深度 cout <<dfs(1)<< endl;//宽度 cout <<bfs()<< endl;//距离 int x, y; cin >> x >> y;while(x !=1){ dest[fa[x]]= dest[x]+1; x = fa[x];} int len =0;while(y !=1&& dest[y]==0){ y = fa[y]; len++;} cout <<2* dest[y]+ len << endl;return0;}

总结与每日励志

✨本章通过两道经典二叉树算法题,带你巩固递归、深搜、宽搜等核心思想。从美国血统的遍历重建,到二叉树深度、宽度与公共祖先求解,每道题都在训练分治思维与代码实现能力。算法之路无捷径,坚持刷题、理清思路、动手实现,能力便会稳步提升。保持热爱,脚踏实地,每一行代码、每一次思考,都在为更强的自己铺路,永远相信美好的事情即将发生。

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10分钟打造专属AI助手!ToDesk云电脑/顺网云/海马云操作DeepSeek哪家强?

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文章目录 * 一、引言 * 云计算平台概览 * ToDesk云电脑:随时随地用上高性能电脑 * 二 .云电脑初体验 * DeekSeek介绍 * 版本参数与特点 * 任务类型表现 * 1、ToDesk云电脑 * 2、顺网云电脑 * 3、海马云电脑 * 三、DeekSeek本地化实操和AIGC应用 * 1. ToDesk云电脑 * 2. 海马云电脑 * 3、顺网云电脑 * 四、结语 * 总结:云电脑如何选择? 一、引言 DeepSeek这些大模型让 AI 开发变得越来越有趣,但真要跑起来,可没那么简单! * 本地配置太麻烦:显卡不够、驱动难装、环境冲突,光是折腾这些就让人心态崩了。 * 云端性能参差不齐:选错云电脑,可能卡到爆、加载慢,还容易掉线,搞得效率直线下降。 * 成本难控:有的平台按小时计费,价格一会儿一个样,

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DeepSeek Engineer 是啥? 简单来说,DeepSeek Engineer 是一个基于命令行的智能助手。它能帮你完成这些事: * 快速读文件内容:比如你有个配置文件,直接用命令把它加载进助手,后续所有操作都可以基于这个文件。 * 自动改文件:它不仅能提建议,还可以直接生成差异表(diff),甚至自动应用修改。 * 智能代码生成:比如你让它生成代码片段,它会按照指定格式和规则直接返回。 更重要的是,这一切都是通过 DeepSeek 的强大 API 来实现的。想象一下,你有个贴身助手,不仅能听懂你的代码需求,还能直接动手帮你写! 核心功能拆解 我们先来看 DeepSeek Engineer 的几个核心能力,让你更好地理解它的强大之处。 1. 自动配置 DeepSeek 客户端 启动这个工具时,你只需要准备一个 .env 文件,里面写上你的 API Key,比如: DEEPSEEK_API_

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🐇明明跟你说过:个人主页 🏅个人专栏:《深度探秘:AI界的007》 🏅 🔖行路有良友,便是天堂🔖 目录 一、引言 1、什么是Docker 2、什么是Ollama 二、准备工作 1、操作系统 2、镜像准备 三、安装 1、安装Docker 2、启动Ollama 3、拉取Deepseek大模型 4、启动Deepseek  一、引言 1、什么是Docker Docker:就像一个“打包好的App” 想象一下,你写了一个很棒的程序,在自己的电脑上运行得很好。但当你把它发给别人,可能会遇到各种问题: * “这个软件需要 Python 3.8,但我只有 Python 3.6!

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深挖 DeepSeek 隐藏玩法·智能炼金术2.0版本

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