中兴建设有限公司网站渭南网站建设网站排名优化

其他系列文章导航

Java基础合集
数据结构与算法合集

设计模式合集

多线程合集

分布式合集

ES合集

---

文章目录

其他系列文章导航

文章目录

前言

一、题目描述

二、题解

三、代码

四、复杂度分析

---

前言

这是力扣的2477题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。

---

一、题目描述

给你一棵 n 个节点的树（一个无向、连通、无环图），每个节点表示一个城市，编号从 0 到 n - 1 ，且恰好有 n - 1 条路。0 是首都。给你一个二维整数数组 roads ，其中 roads[i] = [ai, bi] ，表示城市 ai 和 bi 之间有一条 双向路 。

每个城市里有一个代表，他们都要去首都参加一个会议。

每座城市里有一辆车。给你一个整数 seats 表示每辆车里面座位的数目。

城市里的代表可以选择乘坐所在城市的车，或者乘坐其他城市的车。相邻城市之间一辆车的油耗是一升汽油。

请你返回到达首都最少需要多少升汽油。

示例 1：

输入：roads = [[0,1],[0,2],[0,3]], seats = 5
输出：3
解释：
- 代表 1 直接到达首都，消耗 1 升汽油。
- 代表 2 直接到达首都，消耗 1 升汽油。
- 代表 3 直接到达首都，消耗 1 升汽油。
最少消耗 3 升汽油。

示例 2：

输入：roads = [[3,1],[3,2],[1,0],[0,4],[0,5],[4,6]], seats = 2
输出：7
解释：
- 代表 2 到达城市 3 ，消耗 1 升汽油。
- 代表 2 和代表 3 一起到达城市 1 ，消耗 1 升汽油。
- 代表 2 和代表 3 一起到达首都，消耗 1 升汽油。
- 代表 1 直接到达首都，消耗 1 升汽油。
- 代表 5 直接到达首都，消耗 1 升汽油。
- 代表 6 到达城市 4 ，消耗 1 升汽油。
- 代表 4 和代表 6 一起到达首都，消耗 1 升汽油。
最少消耗 7 升汽油。

示例 3：

输入：roads = [], seats = 1
输出：0
解释：没有代表需要从别的城市到达首都。

提示：

• 1 <= n <= 105
• roads.length == n - 1
• roads[i].length == 2
• 0 <= ai, bi < n
• ai != bi
• roads 表示一棵合法的树。
• 1 <= seats <= 105

---

二、题解

本题用的贪心 + DFS解题。

这道题其实是要找到 树结构中所有节点到根节点的最小开销和 。

题目中的每个城市其实就是树结构中的一个节点，除了根节点外，每个节点都要从自身出发到达根节点，这其实就是根节点到每个节点的路径。【深度优先搜索先准备着】

每个节点之间一辆车的转移的开销为 1，我们要让开销和最小，那么就要使每个节点之间的转移车尽量的少。

那么怎么安排每个节点之间转移的车辆数呢，我们可以统计途径每个节点的代表人数有多少个，这些代表从当前节点往根节点方向转移到下一个节点【树结构，只有一种转移方式】需要车辆数，一定是 代表人数除以车的容量然后向上取整。

经过每个节点的代表人数就 是以这个节点为根的子树的节点数 , 我们可以通过深度优先搜索递归处理时, 返回当前节点为根的子树的节点数。

注意:

通过向下取整得到向上取整的策略：

本文用的是Math.ceil()方法，或者你也可以使用 (m + n - 1) / n，原理就不推导了。

根节点不转移：

深度优先搜索的递归中, 对城市 0, 其没有要转移的下一个节点, 因此不能计算转移消耗的汽油数。

---

三、代码

Java版本：

class Solution {//测试代码public static void main(String[] args) {int[][] roads = {{0, 1}, {0, 2}, {0, 3}};int seats = 5;long fuel = minimumFuelCost(roads, seats);System.out.println(fuel);}private static long fuel = 0;//耗油量public static long minimumFuelCost(int[][] roads, int seats) {int n = roads.length + 1;List<List<Integer>> tree = new ArrayList<>();//生成树结构for (int i = 0; i < n; i++) {tree.add(new ArrayList<>());}for (int[] r : roads) {//把每个国家的邻居存入小list，本国是大list，例如{{123}}，代表0国，邻国123tree.get(r[0]).add(r[1]);tree.get(r[1]).add(r[0]);}boolean[] visited = new boolean[n];//标记城市是否遍历visited[0] = true;//初始标记首都已遍历dfs(0, tree, visited, seats);//从0节点开始深度优先搜索寻找每一条路径return fuel;}private static int dfs(int city, List<List<Integer>> tree, boolean[] visited, int seats) {int people = 1;//每座城市初始一个代表for (int neighbor : tree.get(city)) {//遍历邻国if (!visited[neighbor]) {visited[neighbor] = true;//标记遍历成功people += dfs(neighbor, tree, visited, seats);// 累加到达当前城市的代表人数}}if (city != 0) {// city 不为 0 ，就需要在移动到下一个节点，people 个代表需要的车辆数等于 people ÷ seats 向上取整fuel += Math.ceil((double) people / seats);//每辆车消耗1汽油}return people;}
}

C++版本：

class Solution {
public:long long minimumFuelCost(vector<vector<int>>& roads, int seats) {int n = roads.size() + 1;vector<int> g[n];for (auto& e : roads) {int a = e[0], b = e[1];g[a].emplace_back(b);g[b].emplace_back(a);}long long ans = 0;function<int(int, int)> dfs = [&](int a, int fa) {int sz = 1;for (int b : g[a]) {if (b != fa) {int t = dfs(b, a);ans += (t + seats - 1) / seats;sz += t;}}return sz;};dfs(0, -1);return ans;}
};

 Python3版本：

class Solution:def minimumFuelCost(self, roads: List[List[int]], seats: int) -> int:def dfs(a: int, fa: int) -> int:nonlocal anssz = 1for b in g[a]:if b != fa:t = dfs(b, a)ans += ceil(t / seats)sz += treturn szg = defaultdict(list)for a, b in roads:g[a].append(b)g[b].append(a)ans = 0dfs(0, -1)return ans

---

四、复杂度分析

时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。其中 n 为节点数。

---