5月7日监控二叉树+斐波那契数

968.监控二叉树

给定一个二叉树,我们在树的节点上安装摄像头。

节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。

计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。

示例 1:

输入:[0,0,null,0,0]
输出:1
解释:如图所示,一台摄像头足以监控所有节点。

示例 2:

输入:[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
输出:2
解释:需要至少两个摄像头来监视树的所有节点。 上图显示了摄像头放置的有效位置之一。


提示:

  1. 给定树的节点数的范围是 [1, 1000]
  2. 每个节点的值都是 0。

思路

想半天想不出来然后去看了各路大神的题解,对比之下发现官方题解的说法完全是在冒充人类。

首先我们先要确定从二叉树的下面往上看,为什么不自顶向下呢?因为头节点放不放摄像头也就省下一个摄像头,但是叶子节点放不放摄像头省下的是指数级的摄像头。

那么从下往上看我们首先想到的是二叉树的后序遍历法(左-右-中),所以本题我们使用递归法来解。

并且,如果要达成局部最优的话,我们一定是在叶子节点的父节点安装摄像头,让所用摄像头最少,达成全局最优。

所以,大体思路就是从低向上遍历二叉树,先给叶子节点父节点放摄像头,然后隔两个节点放一个摄像头,直到到根节点。

但是怎样隔两个节点放一个摄像头呢?此时我们就需要状态转移的公式来记录每个节点的状态。每个节点可能有三种状态:

0:该节点无覆盖

1:该节点有摄像头

2:该节点有覆盖

空节点一律视为有覆盖的情况,因为若把空节点视为无覆盖,那么空节点的父节点——叶子节点就必须放置一个摄像头,这与本意冲突;若把空节点视为有摄像头,那么叶子节点就为有覆盖,那么隔两个节点才会放一个摄像头,实际上没有监控到叶子节点,所以空节点只能视为有覆盖。

那么,对于每个节点的处理逻辑我们可以分为四类情况:

1、左右节点都有覆盖:该节点一定无覆盖

2、左右节点至少有一个无覆盖:该节点一定放摄像头

3、左右节点至少有一个摄像头:该节点一定有覆盖

4、头节点无覆盖:头节点再加一个摄像头。

代码

    class Solution {
        int res=0;
        public int minCameraCover(TreeNode root) {
           return dfs(root)==0?res+1:res;
        }
        private int dfs(TreeNode node){
            if(node==null){
                return 2;
            }
            int left=dfs(node.left);
            int right=dfs(node.right);
            if(left==0||right==0){
                res++;
                return 1;
            }
            if(left==1||right==1){
                return 2;
            }
            return 0;
        }
    }

灵茶山艾府的思路我没理解,二刷的时候再研究。

509.斐波那契数

斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:

F(0) = 0,F(1) = 1
F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1

给定 n ,请计算 F(n) 。

示例 1:

输入:n = 2
输出:1
解释:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1

示例 2:

输入:n = 3
输出:2
解释:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2

示例 3:

输入:n = 4
输出:3
解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3

提示:

  • 0 <= n <= 30

思路

经典递归解法:

    class Solution {
        public int fib(int n) {
            if(n==1){
                return 1;
            }else if(n==0){
                return 0;
            }else {
                return fib(n-1)+fib(n-2);
            }

        }
    }

dp解法:

确定dp数组含义

dp[i]的定义为:第i个数的斐波那契数值为dp[i]

递推公式:dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];

初始化:dp[0]=0,dp[1]=1

代码

class Solution {
    public int fib(int n) {
        if (n <= 1) return n;             
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 1;
        for (int index = 2; index <= n; index++){
            dp[index] = dp[index - 1] + dp[index - 2];
        }
        return dp[n];
    }
}

空间复杂度可以进一步优化,因为不用维护整个dp数组:

class Solution {
    public int fib(int n) {
        if (n < 2) return n;
        int a = 0, b = 1, c = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            c = a + b;
            a = b;
            b = c;
        }
        return c;
    }
}

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