ツリーでは、「ノードのすべてのペアの最短パスの合計」という用語は、ノードのすべてのペアの個々の最短パスの合計の計算を指します。効果的な方法は、デュアル DFS (深さ優先検索) アルゴリズムを使用することです。選択したノードと他のすべてのノードの間の距離は、最初の DFS パス中に決定されます。ツリーは 2 回目の DFS パス中に再び走査され、各ノードを潜在的な LCA (最下位共通祖先) とみなして、選択された LCA の子孫ノードのペア間の距離の合計を計算します。この方法を使用すると、ツリー内のノードのすべてのペアの最短パスの合計を計算し、理想的なソリューションを保証できます。
使用説明書
Double DFS (深さ優先探索) 方式
動的プログラミング手法
Double DFS (深さ優先探索) 方式
ツリー内の最短パスのすべてのペアの合計には、2 つの DFS パスを含むデュアル DFS (深さ優先検索) メソッドを使用します。まず、任意のノードから他のすべてのノードまでの距離を計算します。次に、2 回目の DFS トラバーサル中に、各ノードを潜在的な LCA として考慮しながらツリー内を移動します。トラバース中に、選択した LCA の子孫であるノードのペア間の距離を計算して合計します。すべてのノードに対してこのプロセスを繰り返すことにより、最短パスのすべてのペアの合計が得られます。この戦略は、ツリー内のすべてのノード セット間の距離の合計を効率的に計算できるため、この問題に対して非常に説得力があります。
###アルゴリズム###- ツリー内の任意のノードを開始ノードとして使用できます
-
Example
リーリー ###出力### リーリー動的プログラミング手法:
最初に任意のノードをルート ノードとして選択し、動的計画法でツリーをルート付きツリーに変換します。これは、ツリー内のすべてのノード間の最短パスの合計を計算するために使用されます。動的プログラミングを使用して、各ノードとルート ノード間の分割を計算し、結果を配列に保存します。次に、各ノードについて、ルート ノードからの子の (計算された) 距離を追加して、他のすべてのノードの全体的な距離を決定します。このようにして、すべてのノード間の最短パスの総数をすばやく計算できます。この問題を解決する効率的な方法として、このアルゴリズムの時間計算量は O(N) です。ここで、N はツリー内のノードの数です。
###アルゴリズム### ツリー内の任意のノードをルートとして取得し、(たとえば、ルート ノードの深さ検索を使用して) ツリーをルート化して、ルート化されたツリーを作成します。
- 動的プログラミングを使用して、ルートから各ノードの距離を決定できます。これらの距離は、配列またはデータ構造に格納する必要があります。
- a. 現在のノードの子ノードを走査します。
-
リーリー
###出力###
リーリー
###結論は###
ツリー内の最短パスのすべてのペアの合計は、Double DFS (深さ優先検索) メソッドまたは動的プログラミングを使用して計算できます。 Double DFS メソッドは 2 つのパスで構成されます。最初に選択したノードから他のすべてのノードまでの距離を計算し、次に各ノードを潜在的な最低共通祖先 (LCA) として扱いながらツリーを再度走査して、子孫ノードのペア間の距離を合計します。動的プログラミング手法では、DFS を再帰的に使用してツリーのルートを構築し、ルートから他のすべてのノードまでの距離を計算する必要があります。どちらの方法の結果も同じで、ツリー内のすべてのペアごとの最短パスの合計で構成されます。 2 つのアルゴリズムのどちらを選択するかは、特定の実装設定またはツリー構造に基づいて決定される可能性がありますが、どちらのアルゴリズムも効率的なソリューションを提供します。
d. 現在のノードの合計を最終結果に追加します。
ツリー内の最短パスのすべてのペアの合計が最終結果になります。
以上がツリー内の最短パスのすべてのペアの合計の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

C継続的な使用の理由には、その高性能、幅広いアプリケーション、および進化する特性が含まれます。 1)高効率パフォーマンス:Cは、メモリとハードウェアを直接操作することにより、システムプログラミングと高性能コンピューティングで優れたパフォーマンスを発揮します。 2)広く使用されている:ゲーム開発、組み込みシステムなどの分野での輝き。3)連続進化:1983年のリリース以来、Cは競争力を維持するために新しい機能を追加し続けています。

CとXMLの将来の開発動向は次のとおりです。1)Cは、プログラミングの効率とセキュリティを改善するためのC 20およびC 23の標準を通じて、モジュール、概念、CORoutinesなどの新しい機能を導入します。 2)XMLは、データ交換および構成ファイルの重要なポジションを引き続き占有しますが、JSONとYAMLの課題に直面し、XMLSchema1.1やXpath3.1の改善など、より簡潔で簡単な方向に発展します。

最新のCデザインモデルは、C 11以降の新機能を使用して、より柔軟で効率的なソフトウェアを構築するのに役立ちます。 1)ラムダ式とstd :: functionを使用して、オブザーバーパターンを簡素化します。 2)モバイルセマンティクスと完全な転送を通じてパフォーマンスを最適化します。 3)インテリジェントなポインターは、タイプの安全性とリソース管理を保証します。

cマルチスレッドと同時プログラミングのコア概念には、スレッドの作成と管理、同期と相互排除、条件付き変数、スレッドプーリング、非同期プログラミング、一般的なエラーとデバッグ技術、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスが含まれます。 1)STD ::スレッドクラスを使用してスレッドを作成します。この例は、スレッドが完了する方法を作成し、待つ方法を示しています。 2)共有リソースを保護し、データ競争を回避するために、STD :: MutexおよびSTD :: LOCK_GUARDを使用するための同期と相互除外。 3)条件変数は、std :: condition_variableを介したスレッド間の通信と同期を実現します。 4)スレッドプールの例は、スレッドプールクラスを使用してタスクを並行して処理して効率を向上させる方法を示しています。 5)非同期プログラミングはSTD :: ASを使用します

Cのメモリ管理、ポインター、テンプレートはコア機能です。 1。メモリ管理は、新規および削除を通じてメモリを手動で割り当ててリリースし、ヒープとスタックの違いに注意を払います。 2。ポインターにより、メモリアドレスを直接操作し、注意して使用します。スマートポインターは管理を簡素化できます。 3.テンプレートは、一般的なプログラミングを実装し、コードの再利用性と柔軟性を向上させ、タイプの派生と専門化を理解する必要があります。

Cは、ハードウェアに近い制御機能とオブジェクト指向プログラミングの強力な機能を提供するため、システムプログラミングとハードウェアの相互作用に適しています。 1)cポインター、メモリ管理、ビット操作などの低レベルの機能、効率的なシステムレベル操作を実現できます。 2)ハードウェアの相互作用はデバイスドライバーを介して実装され、Cはこれらのドライバーを書き込み、ハードウェアデバイスとの通信を処理できます。

Cは、ハードウェア制御と効率的なパフォーマンスに近いため、高性能のゲームおよびシミュレーションシステムの構築に適しています。 1)メモリ管理:手動制御により、断片化が減少し、パフォーマンスが向上します。 2)コンパイル時間の最適化:インライン関数とループ拡張は、ランニング速度を改善します。 3)低レベルの操作:ハードウェアへの直接アクセス、グラフィックスおよび物理コンピューティングの最適化。

ファイルの操作の問題に関する真実:ファイルの開きが失敗しました:不十分な権限、間違ったパス、およびファイルが占有されます。データの書き込みが失敗しました:バッファーがいっぱいで、ファイルは書き込みできず、ディスクスペースが不十分です。その他のFAQ:遅いファイルトラバーサル、誤ったテキストファイルエンコード、およびバイナリファイルの読み取りエラー。


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