树上的操作
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题目描述
给你一棵 n
个节点的树,编号从 0
到 n - 1
,以父节点数组 parent
的形式给出,其中 parent[i]
是第 i
个节点的父节点。树的根节点为 0
号节点,所以 parent[0] = -1
,因为它没有父节点。你想要设计一个数据结构实现树里面对节点的加锁,解锁和升级操作。
数据结构需要支持如下函数:
- Lock:指定用户给指定节点 上锁 ,上锁后其他用户将无法给同一节点上锁。只有当节点处于未上锁的状态下,才能进行上锁操作。
- Unlock:指定用户给指定节点 解锁 ,只有当指定节点当前正被指定用户锁住时,才能执行该解锁操作。
- Upgrade:指定用户给指定节点 上锁 ,并且将该节点的所有子孙节点 解锁 。只有如下 3 个条件 全部 满足时才能执行升级操作:
- 指定节点当前状态为未上锁。
- 指定节点至少有一个上锁状态的子孙节点(可以是 任意 用户上锁的)。
- 指定节点没有任何上锁的祖先节点。
请你实现 LockingTree
类:
LockingTree(int[] parent)
用父节点数组初始化数据结构。lock(int num, int user)
如果 id 为user
的用户可以给节点num
上锁,那么返回true
,否则返回false
。如果可以执行此操作,节点num
会被 id 为user
的用户 上锁 。unlock(int num, int user)
如果 id 为user
的用户可以给节点num
解锁,那么返回true
,否则返回false
。如果可以执行此操作,节点num
变为 未上锁 状态。upgrade(int num, int user)
如果 id 为user
的用户可以给节点num
升级,那么返回true
,否则返回false
。如果可以执行此操作,节点num
会被 升级 。
示例 1:
输入: ["LockingTree", "lock", "unlock", "unlock", "lock", "upgrade", "lock"] [[[-1, 0, 0, 1, 1, 2, 2]], [2, 2], [2, 3], [2, 2], [4, 5], [0, 1], [0, 1]] 输出: [null, true, false, true, true, true, false] 解释: LockingTree lockingTree = new LockingTree([-1, 0, 0, 1, 1, 2, 2]); lockingTree.lock(2, 2); // 返回 true ,因为节点 2 未上锁。 // 节点 2 被用户 2 上锁。 lockingTree.unlock(2, 3); // 返回 false ,因为用户 3 无法解锁被用户 2 上锁的节点。 lockingTree.unlock(2, 2); // 返回 true ,因为节点 2 之前被用户 2 上锁。 // 节点 2 现在变为未上锁状态。 lockingTree.lock(4, 5); // 返回 true ,因为节点 4 未上锁。 // 节点 4 被用户 5 上锁。 lockingTree.upgrade(0, 1); // 返回 true ,因为节点 0 未上锁且至少有一个被上锁的子孙节点(节点 4)。 // 节点 0 被用户 1 上锁,节点 4 变为未上锁。 lockingTree.lock(0, 1); // 返回 false ,因为节点 0 已经被上锁了。
提示:
n == parent.length
2 <= n <= 2000
- 对于
i != 0
,满足0 <= parent[i] <= n - 1
parent[0] == -1
0 <= num <= n - 1
1 <= user <= 104
parent
表示一棵合法的树。lock
,unlock
和upgrade
的调用 总共 不超过2000
次。
代码结果
运行时间: 416 ms, 内存: 18.7 MB
/*
题目思路:
1. 使用数组 `locks` 记录每个节点的锁状态,使用 `parent` 数组存储父节点信息。
2. 使用 `children` 数组列表记录子节点。
3. `lock` 方法尝试锁定节点。
4. `unlock` 方法尝试解锁节点。
5. `upgrade` 方法检查条件并执行升级操作。
6. 通过 Java Stream 简化子孙节点的遍历和检查。
*/
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
class LockingTree {
private int[] parent;
private int[] locks;
private List<List<Integer>> children;
public LockingTree(int[] parent) {
this.parent = parent;
this.locks = new int[parent.length];
Arrays.fill(locks, -1);
this.children = IntStream.range(0, parent.length)
.mapToObj(i -> new ArrayList<Integer>())
.collect(Collectors.toList());
IntStream.range(1, parent.length).forEach(i -> children.get(parent[i]).add(i));
}
public boolean lock(int num, int user) {
if (locks[num] == -1) {
locks[num] = user;
return true;
}
return false;
}
public boolean unlock(int num, int user) {
if (locks[num] == user) {
locks[num] = -1;
return true;
}
return false;
}
public boolean upgrade(int num, int user) {
if (locks[num] != -1 || hasLockedAncestor(num) || !hasLockedDescendant(num)) {
return false;
}
unlockAllDescendants(num);
locks[num] = user;
return true;
}
private boolean hasLockedAncestor(int num) {
for (int i = parent[num]; i != -1; i = parent[i]) {
if (locks[i] != -1) return true;
}
return false;
}
private boolean hasLockedDescendant(int num) {
return children.get(num).stream().anyMatch(child -> locks[child] != -1 || hasLockedDescendant(child));
}
private void unlockAllDescendants(int num) {
children.get(num).forEach(child -> {
locks[child] = -1;
unlockAllDescendants(child);
});
}
}
解释
方法:
该数据结构设计的核心在于管理一棵树的节点锁定状态。`LockingTree` 类使用数组 `locked` 来表示每个节点是否被锁定,使用 `users` 记录锁定每个节点的用户ID。此外,还使用了一个 `control` 数组来记录每个节点的子树中被锁定的节点数量。树的结构由 `parent` 数组和 `g` 列表(邻接表)表示。锁定 (`lock`) 和解锁 (`unlock`) 操作都会更新 `control` 数组,以便快速判断节点的锁定状态。`upgrade` 操作则需要检查目标节点自身未锁定、无锁定的祖先节点和至少一个锁定的子孙节点这三个条件,满足条件后将该节点锁定并解锁所有子孙节点。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
在`LockingTree`类构造函数中,邻接表`g`是如何构建的,以及它在整个类中扮演什么角色?
▷🦆
为什么在`lock`方法中更新`control`数组时需要检查`if self.locked[node] or self.control[node]>1`,这个条件的具体意义是什么?
▷🦆
在`unlock`方法中,为什么要检查`if not self.locked[num] or self.users[num]!=user`,这个逻辑是怎样确保操作的正确性的?
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