一つ、タイトル説明
二叉树上有 n 个节点，按从 0 到 n - 1 编号，其中节点 i 的两个子节点分别是 leftChild[i] 和 rightChild[i]。
只有 所有 节点能够形成且 只 形成 一颗 有效的二叉树时，返回 true；否则返回 false。
如果节点 i 没有左子节点，那么 leftChild[i] 就等于 -1。右子节点也符合该规则。
注意：节点没有值，本问题中仅仅使用节点编号。
第二に、問題解決
方法a：互いに素セット
バイナリ自然：
- ルートノードは0であります
- 一定の他のノードは1です。
上記の特性によると、私たちは、次のコードを書くことができます*が、それは一方的な答えです。0は、必ずしもルートノードではありません。
public boolean validateBinaryTreeNodes(int n, int[] leftChild, int[] rightChild) {
int[] inDegree = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (leftChild[i] >= 0)
inDegree[leftChild[i]]++;
if (rightChild[i] >= 0)
inDegree[rightChild[i]]++;
}
if (inDegree[0] != 0)
return false;
for (int i = 1; i < n; i++)
if (inDegree[i] != 1)
return false;
return true;
}
*我々コードロジック次のように読み取る：ノードの次数は0であるべきで、ノード1が存在しないよりも大きいです。
public boolean validateBinaryTreeNodes(int n, int[] leftChild, int[] rightChild) {
int[] inDegree = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (leftChild[i] != -1)
inDegree[leftChild[i]]++;
if (rightChild[i] != -1)
inDegree[rightChild[i]]++;
}
int in0 = 0;
int inOther = 0;
for (int i : inDegree) {
if (i == 0) in0++;
if (i >= 2) inOther++;
}
return in0 == 1 && inOther == 0;
}
：ここでのポイントは、見過ごされている*ツリーを満たす唯一のノード0度の環の存在、およびノードの不在が1より大きい場合。
したがって、簡単な統計ノードの実装の度合いは意味がありません、我々はリングを判断する必要があります。だからここだけ行うには互いに素-セットを持ちます。
コアロジックは2つあり：
- 2つのノードが子ノードの父が最初に所有することができる場所、通信していません。
- 任意の2つのノード、すなわち、リングが存在しない、切断されます。
public boolean validateBinaryTreeNodes(int n, int[] leftChild, int[] rightChild) {
UF uf = new UF(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (leftChild[i] != -1) {
if (uf.find(leftChild[i]) != leftChild[i] || uf.isConn(leftChild[i], i))
return false;
uf.union(i, leftChild[i]);
}
if (rightChild[i] != -1) {
if (uf.find(rightChild[i]) != rightChild[i] || uf.isConn(rightChild[i], i))
return false;
uf.union(i, rightChild[i]);
}
}
return uf.count == 1;
}
class UF {
int[] parent;
int[] size;
int count;
public UF(int N) {
count = N;
parent = new int[N];
size = new int[N];
for(int i = 0; i < N; i++) {
parent[i] = i;
size[i] = 1;
}
}
public boolean isConn(int p, int q) {
return find(p) == find(q);
}
public int find(int p) {
while (p != parent[p]) {
p = parent[p];
}
return p;
}
public void union(int p, int q) {
int pRootID = find(p);
int qRootID = find(q);
if(pRootID == qRootID) return;
if(size[pRootID] > size[qRootID]) {
parent[qRootID] = pRootID;
size[pRootID] += size[qRootID];
}else {
parent[pRootID] = qRootID;
size[qRootID] += size[pRootID];
}
count--; // 连通分量减一
}
}
複雑性分析
- 時間計算： 、
- 宇宙の複雑さ： 、
方法2：DFSやBFSジャッジメントリング
複雑性分析
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