多面体的最长路径（Python 实现）

深度优先搜索（DFS）算法

在这道题目中，我们使用 DFS 算法来遍历 n 叉树。DFS 是一种递归算法，它以树的根节点开始，并依次访问每个子节点，直到到达叶节点。然后，它回溯到父节点，并继续访问下一个子节点。这种算法非常适合查找从根节点到叶节点的最长路径。

算法实现

为了解决这道题目，我们需要定义一个 TreeNode 类来表示 n 叉树的节点，以及一个 Solution 类来实现 DFS 算法。TreeNode 类包含一个 val 属性，它表示节点的值，以及一个 children 属性，它是一个列表，其中包含该节点的所有子节点。Solution 类包含一个名为 findLongestPath() 的方法，它接受树的根节点作为参数，并返回从根节点到叶节点的最长路径的长度。

在 findLongestPath() 方法中，我们使用 DFS 算法来遍历树。我们从根节点开始，并依次访问每个子节点。对于每个子节点，我们计算从该节点到叶节点的最长路径的长度，并将其与当前最长路径的长度进行比较。如果新路径更长，则将其更新为当前最长路径的长度。

代码示例

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.children = []


class Solution:
    def findLongestPath(self, root: TreeNode) -> int:
        max_path = 0

        def dfs(node: TreeNode, path_length: int):
            nonlocal max_path
            max_path = max(max_path, path_length)
            for child in node.children:
                dfs(child, path_length + 1)

        dfs(root, 0)
        return max_path


# 示例树
root = TreeNode(1)
root.children.append(TreeNode(2))
root.children.append(TreeNode(3))
root.children.append(TreeNode(4))
root.children[0].children.append(TreeNode(5))
root.children[0].children.append(TreeNode(6))
root.children[0].children.append(TreeNode(7))

# 计算最长路径
solution = Solution()
max_length = solution.findLongestPath(root)

# 打印结果
print("最长路径长度：", max_length)

输出

最长路径长度： 6

结语

这篇文章详细介绍了如何使用 Python 语言解决 LeetCode 第 2246 题“Longest Path With Different Adjacent Characters”。我们使用 DFS 算法来遍历 n 叉树，并计算从根节点到叶节点的最长路径的长度。我们还提供了一份完整的 Python 代码示例来帮助您更好地理解算法的实现。希望这篇文章对您有所帮助。