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

  1. [LeetCode] 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 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 ...

  4. [LeetCode] 364. Nested List Weight Sum II_Medium tag:DFS

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

  5. 【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 ...

  6. 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. ...

  7. 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 ...

  8. 364. Nested List Weight Sum II

    这个题做了一个多小时,好傻逼. 显而易见计算的话必须知道当前层是第几层,因为要乘权重,想要知道是第几层又必须知道最高是几层.. 用了好久是因为想ONE PASS,尝试过遍历的时候构建STACK,通过和 ...

  9. LeetCode 339. 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 ...

随机推荐

  1. Linux查找文件夹下包含某字符的所有文件

    Linux grep 命令用于查找文件里符合条件的字符串.grep 指令用于查找内容包含指定的范本样式的文件,如果发现某文件的内容符合所指定的范本样式,预设 grep 指令会把含有范本样式的那一列显示 ...

  2. asp.net core系列 63 领域模型架构 eShopOnWeb项目分析 上

    一.概述 本篇继续探讨web应用架构,讲基于DDD风格下最初的领域模型架构,不同于DDD风格下CQRS架构,二者架构主要区别是领域层的变化. 架构的演变是从领域模型到CQRS,  一开始DDD是用领域 ...

  3. ASP.NET Core快速入门(第2章:配置管理)--学习笔记

    课程链接:http://video.jessetalk.cn/course/explore 良心课程,大家一起来学习哈! 任务9:配置介绍 命令行配置 Json文件配置 从配置文件文本到c#对象实例的 ...

  4. 十一:外观模式详解(Service,action与dao)

    定义:外观模式是软件工程中常用的一种软件设计模式.它为子系统中的一组接口提供一个统一的高层接口.这一接口使得子系统更加容易使用. 该定义引自百度百科,它的表现很简单,将一系列子接口的功能进行整理,从而 ...

  5. Qt发送邮件

    首先下载支持库 https://download.csdn.net/download/zhangxuechao_/10598108 #ifndef MAIL_H #define MAIL_H #inc ...

  6. Try-Catch-Finally语句块执行问题

    Try-Catch-Finally语句块执行问题 记录一个今天某公司的面试问题,其实我问题回答对了,但是面试官问我动手验证过没有,这还真没有,纯理论,被怼惨了,希望自己能变得更强大. Try-Catc ...

  7. redis高并发总结

    Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间:(官方答案:因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽.既然单线程容易实现, ...

  8. 数据库操作之DBUtils

    概述 DBUtils是Java编程中的数据库操作实用工具,小巧简单实用. DBUtils封装了对JDBC的操作,简化了JDBC操作,可以少写代码. DBUtils三个核心功能介绍 QueryRunne ...

  9. 3-6 merge操作

    In [1]: import pandas as pd In [6]: left =pd.DataFrame({ 'A':['A0','A1','A2','A3'], 'B':['B0','B1',' ...

  10. if语句编写Mysql备份脚本

    #!/bin/bash #auto bakcup mysql db #by authors zgh #define backup path BAK_DIR=/data/backup/`date +%Y ...