揭秘Leetcode 364：加权嵌套序列和II的征服之路

2023-11-02 01:13:40







## 征服LeetCode 364：加权嵌套序列和II的进阶指南

在LeetCode的浩瀚题海中，一道颇具挑战性的题题引人注目，那就是LeetCode 364：加权嵌套序列和II。它是LeetCode众多经典问题之一，以其巧妙的构思和多元的解决方式吸引了众多编程爱好者。作为一位技术博客创作专家，我将为您揭秘LeetCode 364的解题奥秘，助您征服这一编程难题。

## 深入剖析LeetCode 364：加权嵌套序列和II

LeetCode 364：加权嵌套序列和II要求您计算一个嵌套整数列表中所有整数的加权和。所谓加权和，即每个整数的权重等于它所在列表的深度。例如，嵌套列表[[1,1],2,[1,1]]，权重为1的整数总和是1+1+2+1+1=6。

## 征服之路：算法与技巧

为了攻克LeetCode 364：加权嵌套序列和II，我们需要掌握以下算法与技巧：

### 广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索是一种遍历树或图的算法，通过逐层遍历节点来找到最短路径。在LeetCode 364中，我们可以使用广度优先搜索算法来逐层遍历嵌套列表，并计算每个整数的权重。

### 深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索是一种遍历树或图的算法，通过深度遍历节点来找到最长路径。在LeetCode 364中，我们可以使用深度优先搜索算法来逐层遍历嵌套列表，并计算每个整数的权重。

### 递归

递归是一种解决问题的方法，它通过将问题分解成更小的子问题来解决。在LeetCode 364中，我们可以使用递归来逐层遍历嵌套列表，并计算每个整数的权重。

### 动态规划

动态规划是一种解决问题的方法，它通过存储子问题的解来避免重复计算。在LeetCode 364中，我们可以使用动态规划来存储每个整数的权重，以避免重复计算。

## 一路披荆斩棘：示例与代码

为了帮助您更好地理解LeetCode 364：加权嵌套序列和II的解题策略，我为您准备了示例和代码。

**示例：**

nestedList = [[1,1],2,[1,1]]


**代码：** 

```python
def nestedSum(nestedList):
  """
  计算嵌套整数列表中所有整数的加权和。

  参数：
    nestedList: 嵌套整数列表。

  返回：
    所有整数的加权和。
  """

  # 定义一个函数来计算每个整数的权重。
  def getWeight(item, depth):
    """
    计算每个整数的权重。

    参数：
      item: 嵌套整数列表中的一个元素。
      depth: 当前深度。

    返回：
      当前整数的权重。
    """

    # 如果当前元素是整数，则权重为深度。
    if isinstance(item, int):
      return depth

    # 如果当前元素是列表，则权重为所有子元素权重的和。
    else:
      return sum(getWeight(subitem, depth + 1) for subitem in item)

  # 计算嵌套整数列表中所有整数的加权和。
  return sum(getWeight(item, 1) for item in nestedList)