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//给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。
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// 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。
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// 计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。
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// 示例 1：
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// 输入：[0,0,null,0,0]
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//输出：1
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//解释：如图所示，一台摄像头足以监控所有节点。
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// 示例 2：
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// 输入：[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
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//输出：2
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//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。
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//提示：
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// 给定树的节点数的范围是 [1, 1000]。
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// 每个节点的值都是 0。
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// Related Topics 树 深度优先搜索 动态规划 二叉树 👍 330 👎 0
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package leetcode.editor.cn;
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import com.code.leet.entiy.TreeNode;
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//968:监控二叉树
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class BinaryTreeCameras {
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public static void main(String[] args) {
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//测试代码
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Solution solution = new BinaryTreeCameras().new Solution();
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}
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//力扣代码
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
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/**
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* Definition for a binary tree node.
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* public class TreeNode {
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* int val;
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* TreeNode left;
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* TreeNode right;
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* TreeNode() {}
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* TreeNode(int val) { this.val = val; }
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* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
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* this.val = val;
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* this.left = left;
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* this.right = right;
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* }
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* }
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*/
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class Solution {
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public int minCameraCover(TreeNode root) {
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int[] array = dfs(root);
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return array[1];
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}
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public int[] dfs(TreeNode root) {
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if (root == null) {
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return new int[]{Integer.MAX_VALUE / 2, 0, 0};
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}
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int[] leftArray = dfs(root.left);
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int[] rightArray = dfs(root.right);
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int[] array = new int[3];
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array[0] = leftArray[2] + rightArray[2] + 1;
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array[1] = Math.min(array[0], Math.min(leftArray[0] + rightArray[1], rightArray[0] + leftArray[1]));
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array[2] = Math.min(array[0], leftArray[1] + rightArray[1]);
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return array;
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}
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}
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//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
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} |