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南昌网站全新开发app营销策划方案

南昌网站全新开发,app营销策划方案,微信如何做公众号,东莞网络推广平1 题目:子树中标签相同的节点数 官方标定难度:中 给你一棵树(即,一个连通的无环无向图),这棵树由编号从 0 到 n - 1 的 n 个节点组成,且恰好有 n - 1 条 edges 。树的根节点为节点 0 &#xf…

1 题目:子树中标签相同的节点数

官方标定难度:中

给你一棵树(即,一个连通的无环无向图),这棵树由编号从 0 到 n - 1 的 n 个节点组成,且恰好有 n - 1 条 edges 。树的根节点为节点 0 ,树上的每一个节点都有一个标签,也就是字符串 labels 中的一个小写字符(编号为 i 的 节点的标签就是 labels[i] )

边数组 edges 以 edges[i] = [ai, bi] 的形式给出,该格式表示节点 ai 和 bi 之间存在一条边。

返回一个大小为 n 的数组,其中 ans[i] 表示第 i 个节点的子树中与节点 i 标签相同的节点数。

树 T 中的子树是由 T 中的某个节点及其所有后代节点组成的树。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:n = 7, edges = [[0,1],[0,2],[1,4],[1,5],[2,3],[2,6]], labels = “abaedcd”
输出:[2,1,1,1,1,1,1]
解释:节点 0 的标签为 ‘a’ ,以 ‘a’ 为根节点的子树中,节点 2 的标签也是 ‘a’ ,因此答案为 2 。注意树中的每个节点都是这棵子树的一部分。
节点 1 的标签为 ‘b’ ,节点 1 的子树包含节点 1、4 和 5,但是节点 4、5 的标签与节点 1 不同,故而答案为 1(即,该节点本身)。

示例 2:

在这里插入图片描述

输入:n = 4, edges = [[0,1],[1,2],[0,3]], labels = “bbbb”
输出:[4,2,1,1]
解释:节点 2 的子树中只有节点 2 ,所以答案为 1 。
节点 3 的子树中只有节点 3 ,所以答案为 1 。
节点 1 的子树中包含节点 1 和 2 ,标签都是 ‘b’ ,因此答案为 2 。
节点 0 的子树中包含节点 0、1、2 和 3,标签都是 ‘b’,因此答案为 4 。

示例 3:

在这里插入图片描述

输入:n = 5, edges = [[0,1],[0,2],[1,3],[0,4]], labels = “aabab”
输出:[3,2,1,1,1]

提示:

1 < = n < = 10 5 1 <= n <= 10^5 1<=n<=105
edges.length == n - 1
edges[i].length == 2
0 <= ai, bi < n
ai != bi
labels.length == n
labels 仅由小写英文字母组成

2 solution

深度优先搜索,统计每一个字母在搜索某节点之前和之后出现的次数差

代码

class Solution {/** 统计每一个字母出现的次数*/static const int N = 1e5 + 1;vector<int> e[N], cnt, ans;string label;void dfs(int u, int p) {int x = cnt[label[u] - 'a'];for (int v: e[u]) {if (v != p) {dfs(v, u);}}cnt[label[u] - 'a']++;ans[u] = cnt[label[u] - 'a'] - x;}public:vector<int> countSubTrees(int n, vector<vector<int>> &edges, string labels) {cnt = vector<int>(26);ans = vector<int>(n);label = labels;for (auto x: edges) {e[x[0]].push_back(x[1]);e[x[1]].push_back(x[0]);}dfs(0, -1);return ans;}
};

结果

在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/wzjs/79496.html

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