博客
关于我
【笨方法学PAT】1094 The Largest Generation (25 分)
阅读量:123 次
发布时间:2019-02-26

本文共 431 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

树的结构分析和解决方案

在处理家庭树结构时,首先需要建立一个节点的数据结构来存储每个家庭成员及其对应的孩子。我们可以使用一个数组来存储每个节点的孩子,因为节点的ID是从01到N的连续整数。

接下来,使用深度优先搜索(DFS)来遍历这棵树。我们需要记录每个节点所处的层级,并统计每个层级的节点数。这样可以帮助我们找到人口最多的那一代。

具体步骤如下:

  • 读取输入数据,包括总节点数N和非叶子节点数M。
  • 初始化数组来存储每个节点的孩子。
  • 逐行读取每个非叶子节点的信息,将其孩子添加到对应的位置。
  • 进行DFS遍历,记录每个节点的层级和每个层级的节点数。
  • 遍历所有层级,找出人口最多的那一代及其对应的层级。
  • 输出结果。
  • 在实现过程中,需要注意节点的编号格式,确保每个ID都是两位数。对于DFS函数,递归访问每个节点的孩子,并更新当前层级的节点数。最后,通过遍历层级数组,找出最大值即可。

    通过这种方法,我们可以准确地统计每个层级的人口,找到最大的那一代,并输出所需的结果。

    转载地址:http://ptaf.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>