Python 非二叉树高度（优化） 介绍

因此，我正在学习一门关于edX的课程，并一直在做这项实践作业 最好的部分是3个小时，但我仍然找不到一个方法来实现这个方法 无需花费很长时间，自动平地机也不会超时

我尝试了3种不同的方法，它们都做了相同的事情。 包括2个递归方法和1个非递归方法（我的最新版本）

我认为我的代码存在的问题是，查找子节点的方法需要很长时间，因为它必须迭代整个节点列表

输入输出格式 输入在第一行包括N，这是第2行给出的列表的大小

例如：

要从中构建树： 数组中的每个值都是指向数组中另一个索引的指针，因此在上面的示例中，0是-1（索引0）的子节点。因为-1不指向其他索引，所以它是根节点

示例中的树有根节点-1，它有两个子节点0（索引1）和0（索引3）。索引为1的0没有子级，索引为3的0有一个子级：3（索引4），而该子级又只有一个子级，即4（索引2）

上述输入产生的输出为4。这是因为包含-1（根节点）、0、3和4的分支的最大高度为4，而另一个分支的高度（-1和0）为2

如果你需要更详细的解释，那么我可以在评论中再举一个例子

输出是树的最大高度。输入的大小增加到100000，这是我遇到问题的地方，因为它必须在正好3秒钟内完成输入

我的代码 这是我最新的非递归方法，我认为这是我做的最快的（仍然不够快）。我使用了网站上的初学者，我还将在代码下面包含该初学者。无论如何，谢谢你的帮助

我的代码：

# python3

import sys, threading
sys.setrecursionlimit(10**7) # max depth of recursion
threading.stack_size(2**27)  # new thread will get stack of such size

def height(node, parent_list):
        h = 0
        while not node == -1:
                h = h + 1
                node = parent_list[node]
        return h + 1

def search_bottom_nodes(parent_list):
        bottom_nodes = []
        for index, value in enumerate(parent_list):
                children = [i for i, x in enumerate(parent_list) if x == index]
                if len(children) == 0:
                        bottom_nodes.append(value)

        return bottom_nodes

class TreeHeight:
        def read(self):
                self.n = int(sys.stdin.readline())
                self.parent = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))

        def compute_height(self):
                # Replace this code with a faster implementation
                bottom_nodes = search_bottom_nodes(self.parent)
                h = 0
                for index, value in enumerate(bottom_nodes):
                        h = max(height(value, self.parent), h)
                return h


def main():
  tree = TreeHeight()
  tree.read()
  print(tree.compute_height())

threading.Thread(target=main).start()

edX启动器：

# python3

import sys, threading
sys.setrecursionlimit(10**7) # max depth of recursion
threading.stack_size(2**27)  # new thread will get stack of such size

class TreeHeight:
        def read(self):
                self.n = int(sys.stdin.readline())
                self.parent = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))

        def compute_height(self):
                # Replace this code with a faster implementation
                maxHeight = 0
                for vertex in range(self.n):
                        height = 0
                        i = vertex
                        while i != -1:
                                height += 1
                                i = self.parent[i]
                        maxHeight = max(maxHeight, height);
                return maxHeight;

def main():
  tree = TreeHeight()
  tree.read()
  print(tree.compute_height())

threading.Thread(target=main).start()

---

只需在dict中缓存先前计算的节点高度，并在它们被引用为父节点时重用它们

import sys, threading
sys.setrecursionlimit(10**7) # max depth of recursion
threading.stack_size(2**27)  # new thread will get stack of such size

class TreeHeight:
    def height(self, node):
        if node == -1:
            return 0
        if self.parent[node] in self.heights:
            self.heights[node] = self.heights[self.parent[node]] + 1
        else:
            self.heights[node] = self.height(self.parent[node]) + 1
        return self.heights[node]

    def read(self):
        self.n = int(sys.stdin.readline())
        self.parent = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))
        self.heights = {}

    def compute_height(self):
        maxHeight = 0
        for vertex in range(self.n):
            maxHeight = max(maxHeight, self.height(vertex))
        return maxHeight;

def main():
    tree = TreeHeight()
    tree.read()
    print(tree.compute_height())

threading.Thread(target=main).start()

给定与您的问题相同的输入，此（和您的原始代码）输出：

---

我真的不明白你是如何从列表中构造一棵树的。你能一步一步地发布详细的规则吗？是的，预期的输出在这里会很有帮助，你对如何构建树的解释不是greatOkay我添加了一个更好的解释，希望有帮助。谢谢你的回答，这是我喜欢编程的原因之一。在过去的两天里，我一直在努力解决这个问题（决定不放弃），课程没有给出任何解释或任何东西，所以我必须自己找出格式和所有内容。这个解决方案让我大吃一惊，因为它太简单了！！作为一名程序员，我还有很长的路要走。很高兴能提供帮助。我完全同意。找出给定问题的最佳算法的过程就是我们热爱编程的原因。：-）

import sys, threading
sys.setrecursionlimit(10**7) # max depth of recursion
threading.stack_size(2**27)  # new thread will get stack of such size

class TreeHeight:
    def height(self, node):
        if node == -1:
            return 0
        if self.parent[node] in self.heights:
            self.heights[node] = self.heights[self.parent[node]] + 1
        else:
            self.heights[node] = self.height(self.parent[node]) + 1
        return self.heights[node]

    def read(self):
        self.n = int(sys.stdin.readline())
        self.parent = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))
        self.heights = {}

    def compute_height(self):
        maxHeight = 0
        for vertex in range(self.n):
            maxHeight = max(maxHeight, self.height(vertex))
        return maxHeight;

def main():
    tree = TreeHeight()
    tree.read()
    print(tree.compute_height())

threading.Thread(target=main).start()

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