给一棵二叉树,找到有最大平均值的子树。返回子树的根结点。

Example

样例1

输入:
{1,-5,11,1,2,4,-2}
输出:11
说明:
这棵树如下所示:
1
/ \
-5 11
/ \ / \
1 2 4 -2
11子树的平均值是4.333,为最大的。

样例2

输入:
{1,-5,11}
输出:11
说明:
1
/ \
-5 11
1,-5,11 三棵子树的平均值分别是 2.333,-5,11。因此11才是最大的.
参考代码:
"""
Definition of TreeNode:
class TreeNode:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left, self.right = None, None
""" class Solution:
"""
@param root: the root of binary tree
@return: the root of the maximum average of subtree
"""
def findSubtree2(self, root):
# write your code here
self._result_node = None
self._result_val = -float("inf")
self.find_sub_tree(root)
return self._result_node def find_sub_tree(self, root):
if not root:
return 0, 0 left_sum, left_size = self.find_sub_tree(root.left)
right_sum, right_size = self.find_sub_tree(root.right) sum = root.val + left_sum + right_sum
size = left_size + right_size + 1
avg_val = float(sum)/size if self._result_node is None or self._result_val < avg_val:
self._result_node = root
self._result_val = avg_val return sum, size

关于何时使用成员变量的问题,如果_result_node 不是成员变量,则需要以参数形式返回,在所有节点遍历时候用到,导致代码重复,因此直接使用成员变量(有点全局的味道)更好。

官方代码:【写得比我好,尤其是成员变量使用static】

class Solution:
# @param {TreeNode} root the root of binary tree
# @return {TreeNode} the root of the maximum average of subtree
average, node = 0, None def findSubtree2(self, root):
# Write your code here
self.helper(root)
return self.node def helper(self, root):
if root is None:
return 0, 0 left_sum, left_size = self.helper(root.left)
right_sum, right_size = self.helper(root.right) sum, size = left_sum + right_sum + root.val, \
left_size + right_size + 1 if self.node is None or sum * 1.0 / size > self.average:
self.node = root
self.average = sum * 1.0 / size return sum, size

  

需要在遍历中记住上次遍历节点,根据上次的节点和当前节点进行比较而得到result的算法模板:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
class Solution():
   last_node = None
   result = None
    
   def run(self, root):
        self.dfs(root)
        return self.result
    
   def dfs(self):
       if last_node is None:
           last_node = root
       else:
           do_sth(last_node, root)
            
       dfs(root.left)
 
       dfs(root.right)

  

算法- 求解最大平均值的子树-经典dfs题目的更多相关文章

  1. 有意义的单词分割——经典dfs题目

    680. 分割字符串 中文 English 给一个字符串,你可以选择在一个字符或两个相邻字符之后拆分字符串,使字符串由仅一个字符或两个字符组成,输出所有可能的结果 样例 样例1 输入: "1 ...

  2. 算法实践——舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独

    在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancin ...

  3. POJ 1321 - 棋盘问题 - [经典DFS]

    题目链接:http://poj.org/problem?id=1321 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Description 在一个给定形状的棋盘(形 ...

  4. 转载 - 算法实践——舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独

    出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3163550.html 在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dan ...

  5. 深度实战玩转算法, Java语言7个经典应用诠释算法精髓

    深度实战玩转算法,以Java语言主讲,通过7款经典好玩游戏,真正将算法用于实际开发,由算法大牛ACM亚洲区奖牌获得者liuyubobobo主讲,看得见的算法,带领你进入一个不一样的算法世界,本套课程共 ...

  6. 跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题

    精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵 就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合 ...

  7. 基于粒子群算法求解求解TSP问题(JAVA)

    一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选 ...

  8. 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法 ...

  9. EM 算法求解高斯混合模型python实现

    注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接 ...

随机推荐

  1. IBM X3650 M4 安装 Windows Server 2008 R2

    1 准备好  Windows Server 2008 R2 安装用的U盘 2 采用PowerISO制作启动U盘: 或者用Rufus做启动U盘. 3 接上启动U盘 4 设置Bios启动模式为 UEFI ...

  2. spark 开启job history

    1.首先需要创建spark.history.fs.logDirectory hadoop fs -mkdir hdfs://ns1:9000/user/hadoop/logs 2.修改hadoop-d ...

  3. 2017ACM/ICPC广西邀请赛 Color it

    Color it Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 132768/132768 K (Java/Others)Tota ...

  4. 在Angular中使用element

    在angular中使用element 1.在一个新建的angular的项目中插入element npm i --save element-angular 2.在项目中的styles.css中插入文件, ...

  5. 测试代码的练习——python编程从入门到实践

    11-1 城市和国家:编写一个函数,它接受两个形参:一个城市名和一个国家名.这个函数返回一个格式为City,Country的字符串,如Santiago,Chile.这个函数存储在一个名为city_fu ...

  6. Win10各个PC版本的差别

    新的电脑有的已经不能够支持安装win7了,也就是说新电脑的硬件支持只能安装win10.那么win10有都有那些版本呢?这些版本之间又有什么样区别?我相信很多人并不是很了解.今天就来整理一下这些资料.据 ...

  7. golang 之 flag

    针对官网对flag 的定义解释一堆,对与我来说看了许久只想获取它的用法时,特意去整理一下.能快速使用并掌握它. 查看flag源码大致定义几下几种格式 //定义一个字符串的变量 type string ...

  8. python3的pip3安装

    ---恢复内容开始--- pip3的安装需要对应一整套python的编译工具库,所以安装好的pip3是这个样子: inear@Ai:~$ pip3 -V pip 18.1 from /usr/lib/ ...

  9. linux初学者-编辑文件工具vim

      "vim"是linux中非常强大,应用非常广的编辑方式.下面介绍一些"vim"的基本用法.以"/etc/passwd"为例. 1.vim ...

  10. Hadoop—MapReduce计算气象温度

    Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系 ...