Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth.

Each element is either an integer, or a list -- whose elements may also be integers or other lists.

Different from the previous question where weight is increasing from root to leaf, now the weight is defined from bottom up. i.e., the leaf level integers have weight 1, and the root level integers have the largest weight.

Example 1:

Input: [[1,1],2,[1,1]]
Output: 8
Explanation: Four 1's at depth 1, one 2 at depth 2.

Example 2:

Input: [1,[4,[6]]]
Output: 17
Explanation: One 1 at depth 3, one 4 at depth 2, and one 6 at depth 1; 1*3 + 4*2 + 6*1 = 17.

这道题是之前那道 Nested List Weight Sum 的拓展,与其不同的是,这里的深度越深,权重越小,和之前刚好相反。但是解题思路没有变,还可以用 DFS 来做,由于遍历的时候不知道最终的 depth 有多深,则不能遍历的时候就直接累加结果,博主最开始的想法是在遍历的过程中建立一个二维数组,把每层的数字都保存起来,然后最后知道了 depth 后,再来计算权重和,比如题目中给的两个例子,建立的二维数组分别为:

[[1,1],2,[1,1]]:

1 1 1 1
2

[1,[4,[6]]]:

1
4
6

这样我们就能算出权重和了,参见代码如下:

解法一:

class Solution {
public:
int depthSumInverse(vector<NestedInteger>& nestedList) {
int res = ;
vector<vector<int>> all;
for (auto &a : nestedList) {
helper(a, , all);
}
for (int i = (int)all.size() - ; i >= ; --i) {
for (int j = ; j < all[i].size(); ++j) {
res += all[i][j] * ((int)all.size() - i);
}
}
return res;
}
void helper(NestedInteger& ni, int depth, vector<vector<int>>& all) {
vector<int> t;
if (depth < all.size()) t = all[depth];
else all.push_back(t);
if (ni.isInteger()) {
t.push_back(ni.getInteger());
all[depth] = t;
} else {
for (auto &a : ni.getList()) {
helper(a, depth + , all);
}
}
}
};

其实上面的方法可以简化,由于每一层的数字不用分别保存,每个数字分别乘以深度再相加,跟每层数字先相加起来再乘以深度是一样的,这样只需要一个一维数组就可以了,只要把各层的数字和保存起来,最后再计算权重和即可:

解法二:

class Solution {
public:
int depthSumInverse(vector<NestedInteger>& nestedList) {
int res = ;
vector<int> v;
for (auto &a : nestedList) {
helper(a, , v);
}
for (int i = (int)v.size() - ; i >= ; --i) {
res += v[i] * ((int)v.size() - i);
}
return res;
}
void helper(NestedInteger& ni, int depth, vector<int>& v) {
if (depth >= v.size()) v.resize(depth + );
if (ni.isInteger()) {
v[depth] += ni.getInteger();
} else {
for (auto &a : ni.getList()) {
helper(a, depth + , v);
}
}
}
};

下面这个方法就比较巧妙了,由史蒂芬大神提出来的,这个方法用了两个变量 unweighted 和 weighted,非权重和跟权重和,初始化均为0,然后如果 nestedList 不为空开始循环,先声明一个空数组 nextLevel,遍历 nestedList 中的元素,如果是数字,则非权重和加上这个数字,如果是数组,就加入 nextLevel,这样遍历完成后,第一层的数字和保存在非权重和 unweighted 中了,其余元素都存入了 nextLevel 中,此时将 unweighted 加到 weighted 中,将 nextLevel 赋给 nestedList,这样再进入下一层计算,由于上一层的值还在 unweighted 中,所以第二层计算完将 unweighted 加入 weighted 中时,相当于第一层的数字和被加了两次,这样就完美的符合要求了,这个思路又巧妙又牛B,大神就是大神啊,参见代码如下:

解法三:

class Solution {
public:
int depthSumInverse(vector<NestedInteger>& nestedList) {
int unweighted = , weighted = ;
while (!nestedList.empty()) {
vector<NestedInteger> nextLevel;
for (auto a : nestedList) {
if (a.isInteger()) {
unweighted += a.getInteger();
} else {
nextLevel.insert(nextLevel.end(), a.getList().begin(), a.getList().end());
}
}
weighted += unweighted;
nestedList = nextLevel;
}
return weighted;
}
};

下面这种算法是常规的 BFS 解法,利用上面的建立两个变量 unweighted 和 weighted 的思路,大体上没什么区别:

解法四:

class Solution {
public:
int depthSumInverse(vector<NestedInteger>& nestedList) {
int unweighted = , weighted = ;
queue<vector<NestedInteger>> q;
q.push(nestedList);
while (!q.empty()) {
int size = q.size();
for (int i = ; i < size; ++i) {
vector<NestedInteger> t = q.front(); q.pop();
for (auto a : t) {
if (a.isInteger()) unweighted += a.getInteger();
else if (!a.getList().empty()) q.push(a.getList());
}
}
weighted += unweighted;
}
return weighted;
}
};

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/364

类似题目:

Nested List Weight Sum

Array Nesting

参考资料:

https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum-ii/

https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum-ii/discuss/83655/JAVA-AC-BFS-solution

https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum-ii/discuss/83641/No-depth-variable-no-multiplication

https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum-ii/discuss/114195/Java-one-pass-DFS-solution-mathematically

https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum-ii/discuss/83649/Share-my-2ms-intuitive-one-pass-no-multiplication-solution

LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)

[LeetCode] Nested List Weight Sum II 嵌套链表权重和之二的更多相关文章

  1. [LeetCode] 364. Nested List Weight Sum II 嵌套链表权重和之二

    Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. ...

  2. [leetcode]364. Nested List Weight Sum II嵌套列表加权和II

    Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. ...

  3. Leetcode: Nested List Weight Sum II

    Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. ...

  4. LeetCode Nested List Weight Sum

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum/ 题目: Given a nested list of integers, r ...

  5. LeetCode 364. Nested List Weight Sum II

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/nested-list-weight-sum-ii/description/ 题目: Given a nested list ...

  6. [LeetCode] Nested List Weight Sum 嵌套链表权重和

    Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. ...

  7. LeetCode 339. Nested List Weight Sum (嵌套列表重和)$

    Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. ...

  8. 【LeetCode】364. Nested List Weight Sum II 解题报告 (C++)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 递归 日期 题目地址:https://leetcode ...

  9. 364. Nested List Weight Sum II 大小反向的括号加权求和

    [抄题]: Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their ...

随机推荐

  1. 【中文分词】隐马尔可夫模型HMM

    Nianwen Xue在<Chinese Word Segmentation as Character Tagging>中将中文分词视作为序列标注问题(sequence labeling ...

  2. logstash日志分析的配置和使用

    logstash是一个数据分析软件,主要目的是分析log日志.整一套软件可以当作一个MVC模型,logstash是controller层,Elasticsearch是一个model层,kibana是v ...

  3. Hadoop学习之旅一:Hello Hadoop

    开篇概述 随着计算机网络基础设施的完善,社交网络和电商的发展以及物连网的推进,产生了越来越多的大数据,使得人工智能最近几年也有了长足的发展(可供机器学习的样本数据量足够大了),大数据的存储和处理也越来 ...

  4. 在浏览器标签显示网站logo图标

    在网站根目录下添加favicon.ico文件,并在网页添加如下代码: <link rel="bookmark" href="~/favicon.ico" ...

  5. Android Studio同时打开多个项目

    Android Studio的默认设置是打开第二个项目时,第一个项目就被自动关闭了,如果要同时打开多个项目,可以点击File->Settings,对Project Opening进行下面的设置: ...

  6. 《JS实现复制内容到剪贴板功能,可兼容所有PC浏览器,不兼容手机端》

    前记:本来原生的JS是有提供一个函数来实现这个功能(window.clipboardData),但是很遗憾,这个函数仅仅支持IE和FF浏览器,所以基本用处不大.下边介绍的是一个第三方插件库(ZeroC ...

  7. 深入理解javascript选择器API系列第三篇——h5新增的3种selector方法

    × 目录 [1]方法 [2]非实时 [3]缺陷 前面的话 尽管DOM作为API已经非常完善了,但是为了实现更多的功能,DOM仍然进行了扩展,其中一个重要的扩展就是对选择器API的扩展.人们对jQuer ...

  8. 阶段一:解析JSON

    “阶段一”是指我第一次系统地学习Android开发.这主要是对我的学习过程作个记录. 最近学到解析JSON格式的网络数据,而作业也要求自己找一个天气预报的API地址,然后解析其中JSON格式的数据.可 ...

  9. Android LocalBroadcastManager 的使用总结

    转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zhaoyanjun/p/6048369.html 本文出自[赵彦军的博客] 前言 在Android中,Broadcast是一种广泛运用的 ...

  10. 常见排序算法(附java代码)

    常见排序算法与java实现 一.选择排序(SelectSort) 基本原理:对于给定的一组记录,经过第一轮比较后得到最小的记录,然后将该记录与第一个记录的位置进行交换:接着对不包括第一个记录以外的其他 ...