2026-05-28:树上的勾股距离节点。用go语言,给定一棵包含 n 个节点的无向树(节点编号为 0 到 n-1),树的边用长度为 n-1 的数组 edges

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主题

本文介绍如何统计树中满足勾股距离条件的特殊节点数量。

摘要

通过构建邻接表、三次DFS计算距离和遍历验证,实现O(n)时间统计树上勾股距离特殊节点。

关键信息

  • 1 构建邻接表
  • 2 三次DFS计算距离
  • 3 遍历节点验证勾股定理

2026-05-28:树上的勾股距离节点。用go语言,给定一棵包含 n 个节点的无向树(节点编号为 0 到 n-1),树的边用长度为 n-1 的数组 edges 表示:edges[i] = [ui, vi] 表示 ui 与 vi 之间有一条无向边。再给定三个两两不同的目标节点 x、y、z。

对树中任意一个节点 u,分别计算它到 x、y、z 的距离,记为 dx、dy、dz。若将这三个距离中的数按从小到大排序后,得到的 (a, b, c) 满足 a² + b² = c²,则称该节点 u 为“特殊节点”。

要求统计树中所有特殊节点的个数,并返回该数量。

4 <= n <= 100000。

edges.length == n – 1。

edges[i] = [ui, vi]。

0 <= ui, vi, x, y, z <= n – 1。

x, y 和 z 互不相同。

输入生成的 edges 表示一棵有效的树。

输入: n = 4, edges = [[0,1],[0,2],[0,3]], x = 1, y = 2, z = 3。

输出: 3。

解释:

对于每个节点,我们计算它到节点 x = 1、y = 2 和 z = 3 的距离。

节点 0 的距离分别为 1, 1, 1。排序后,距离为 1, 1, 1,不满足勾股定理条件。

节点 1 的距离分别为 0, 2, 2。排序后,距离为 0, 2, 2。由于 02 + 22 = 22,节点 1 是特殊的。

节点 2 的距离分别为 2, 0, 2。排序后,距离为 0, 2, 2。由于 02 + 22 = 22,节点 2 是特殊的。

节点 3 的距离分别为 2, 2, 0。排序后,距离为 0, 2, 2。这也满足勾股定理条件。

因此,节点 1、2 和 3 是特殊节点,答案为 3。

题目来自力扣3820。

树上勾股距离节点解题步骤详解 第一步:构建无向树的邻接表存储结构

树是由节点和边组成的无向连通无环图,首先需要把输入的边信息转换成计算机容易遍历的存储结构——邻接表。

1. 已知总共有n个节点(编号 0~n-1),创建一个长度为n的列表,列表中每个位置对应一个节点,存储该节点直接相连的所有邻居节点

  • 2. 遍历输入的所有边(共 n-1 条),每一条边连接两个节点vw

    • 把w添加到v的邻居列表中;

  • • 把v添加到w的邻居列表中(因为是无向树,边是双向的)。

    3. 最终得到完整的树的邻接表,后续所有距离计算都基于这个结构进行。

    第二步:实现「单源最短距离计算」功能

    树的特性:任意两个节点之间有且仅有一条唯一路径,因此从一个起点到所有其他节点的距离,就是路径上的边数,用深度优先遍历(DFS)就能一次性算出所有距离。
    这个功能的核心作用是:输入一个起点节点,输出该起点到树上所有节点的距离数组
    具体执行步骤:

    1. 创建一个长度为n的距离数组,初始值全为 0(数组下标对应节点编号,值对应距离)。

  • 2. 从起点开始做深度优先遍历(DFS),遍历规则:

    • 记录当前遍历到的节点,以及它的「父节点」(避免走回头路);

  • • 遍历当前节点的所有邻居,跳过父节点(防止重复遍历);

  • • 邻居节点的距离 = 当前节点距离 + 1;

  • • 递归遍历这个邻居节点,重复上述操作。

    3. 遍历完成后,距离数组中就存储了起点到树上每一个节点的距离

    第三步:分别计算三个目标节点到全节点的距离

    题目给定了三个固定节点x、y、z,需要分别以这三个节点为起点,调用第二步的距离计算功能,得到三组距离数据:

    1. 以x为起点,计算得到数组dxdx[i]表示节点ix的距离;

  • 2. 以y为起点,计算得到数组dydy[i]表示节点iy的距离;

  • 3. 以z为起点,计算得到数组dzdz[i]表示节点iz的距离。
    至此,我们拿到了每个节点对应的三个距离值

    第四步:遍历所有节点,判断是否为「特殊节点」

    逐个检查树上的每一个节点i(从 0 到 n-1),判断规则严格按照题目要求:

    1. 取出节点i的三个距离:dx[i]、dy[i]、dz[i]

  • 2. 对这三个数字从小到大排序,得到排序后的三个数a、b、c(a ≤ b ≤ c);

  • 3. 验证勾股定理:判断a² + b²是否等于

  • 4. 如果满足等式,该节点就是特殊节点,计数加 1;不满足则跳过。

    第五步:返回最终统计结果

    遍历完所有节点后,统计得到的总数量,就是题目要求的答案。

    时间复杂度分析

    我们按照步骤拆分计算复杂度(n为节点总数):

    1.构建邻接表:遍历 n-1 条边,复杂度为O(n)

  • 2.三次距离计算:每次DFS遍历整棵树,所有节点和边都访问一次,单次 O(n),三次总复杂度O(3n) = O(n)

  • 3.节点判断与计数:遍历 n 个节点,每个节点仅做排序(3个数字排序是常数时间 O(1))和简单计算,总复杂度O(n)

    总时间复杂度:O(n)
    (线性复杂度,适合题目要求的 n ≤ 100000 大数据量)

    空间复杂度分析

    统计程序运行过程中占用的额外空间:

    1.邻接表:存储 n 个节点和 n-1 条边,空间O(n)

  • 2.距离数组:一共创建 3 个长度为 n 的数组,空间O(3n) = O(n)

  • 3.DFS递归栈:树的深度最坏为 n(链状树),递归栈空间O(n)

  • 4. 其他变量(计数、临时数组)均为常数空间 O(1)。

    总空间复杂度:O(n)

    总结

    1. 核心流程:建邻接表 → 三次DFS算距离 → 遍历节点验证勾股定理 → 统计结果;

  • 2. 时间复杂度:O(n)(线性时间,高效处理十万级节点);

  • 3. 空间复杂度:O(n)(线性空间,符合题目内存要求)。

    Go完整代码如下:

    package main

    import (
    "fmt"
    "slices"
    )

    func specialNodes(n int, edges [][]int, x, y, z int) (ans int) {
    g := make([][]int, n)
    for _, e := range edges {
    v, w := e[0], e[1]
    g[v] = append(g[v], w)
    g[w] = append(g[w], v)
    }

    calcDis := func(start int) []int {
    dis := make([]int, n)
    var dfs func(int, int)
    dfs = func(v, fa int) {
    for _, w := range g[v] {
    if w != fa {
    dis[w] = dis[v] + 1
    dfs(w, v)
    }
    }
    }
    dfs(start, -1)
    return dis
    }

    dx := calcDis(x)
    dy := calcDis(y)
    dz := calcDis(z)

    for i := range n {
    a := []int{dx[i], dy[i], dz[i]}
    slices.Sort(a)
    if a[0]*a[0]+a[1]*a[1] == a[2]*a[2] {
    ans++
    }
    }
    return
    }

    func main() {
    n := 4
    edges := [][]int{{0, 1}, {0, 2}, {0, 3}}
    x := 1
    y := 2
    z := 3
    result := specialNodes(n, edges, x, y, z)
    fmt.Println(result)
    }

    2026-05-28:树上的勾股距离节点。用go语言,给定一棵包含 n 个节点的无向树(节点编号为 0 到 n-1),树的边用长度为 n-1 的数组 edges

    Python完整代码如下:

    # -*-coding:utf-8-*-

    from typing import List

    def specialNodes(n: int, edges: List[List[int]], x: int, y: int, z: int) -> int:
    # 构建邻接表
    g = [[] for _ in range(n)]
    for v, w in edges:
    g[v].append(w)
    g[w].append(v)

    # 计算从 start 出发到所有节点的距离
    def calcDis(start: int) -> List[int]:
    dis = [0] * n
    visited = [False] * n
    def dfs(v: int):
    visited[v] = True
    for w in g[v]:
    if not visited[w]:
    dis[w] = dis[v] + 1
    dfs(w)
    dfs(start)
    return dis

    dx = calcDis(x)
    dy = calcDis(y)
    dz = calcDis(z)

    ans = 0
    for i in range(n):
    a = [dx[i], dy[i], dz[i]]
    a.sort()
    if a[0] * a[0] + a[1] * a[1] == a[2] * a[2]:
    ans += 1
    return ans

    def main():
    n = 4
    edges = [[0, 1], [0, 2], [0, 3]]
    x = 1
    y = 2
    z = 3
    result = specialNodes(n, edges, x, y, z)
    print(result)

    if __name__ == "__main__":
    main()

    2026-05-28:树上的勾股距离节点。用go语言,给定一棵包含 n 个节点的无向树(节点编号为 0 到 n-1),树的边用长度为 n-1 的数组 edges

    C++完整代码如下:

      
    



    using namespace std;

    int specialNodes(int n, vector int >>& edges, int x, int y, int z) {
    // 构建邻接表
    vector int >> g(n);
    for (auto& e : edges) {
    int v = e[ 0 ], w = e[ 1 ];
    g[v].push_back(w);
    g[w].push_back(v);
    }

    // 计算从 start 出发到所有节点的距离
    auto calcDis = [&]( int start) -> vector< int > {
    vector< int > dis(n, 0 );

    // DFS 函数声明
    function int , int )> dfs = [&]( int v, int fa) {
    for ( int w : g[v]) {
    if (w != fa) {
    dis[w] = dis[v] + 1 ;
    dfs(w, v);
    }
    }
    };

    dfs(start, -1 );
    return dis;
    };

    vector< int > dx = calcDis(x);
    vector< int > dy = calcDis(y);
    vector< int > dz = calcDis(z);

    int ans = 0 ;
    for ( int i = 0 ; i < n; i++) {
    vector< int > a = {dx[i], dy[i], dz[i]};
    sort(a.begin(), a.end());
    if (a[ 0 ] * a[ 0 ] + a[ 1 ] * a[ 1 ] == a[ 2 ] * a[ 2 ]) {
    ans++;
    }
    }

    return ans;
    }

    int main() {
    int n = 4 ;
    vector int >> edges = {{ 0 , 1 }, { 0 , 2 }, { 0 , 3 }};
    int x = 1 , y = 2 , z = 3 ;

    int result = specialNodes(n, edges, x, y, z);
    cout << result << endl;

    return 0 ;
    }

    2026-05-28:树上的勾股距离节点。用go语言,给定一棵包含 n 个节点的无向树(节点编号为 0 到 n-1),树的边用长度为 n-1 的数组 edges

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