小编P. *_*nce的帖子

我想从一个非常不寻常的输入构建一个二叉树。输入包含：

1. 节点总数。

2. 根的整数标签。

3. 所有边（相互连接的顶点/节点）的列表。列表中的边是未排序的，只有一个规则用于确定左/右子元素 - 列表中第一个出现的边中的子元素始终位于左侧。顶点对中子/父的顺序也是随机的。

我提出了一些简单的解决方案，但它们需要对所有边的列表进行多次搜索（我基本上会找到其中有标记根的 2 条边，并对所有子树重复此过程。）

我想这种简单的方法对于具有大量节点的树来说效率非常低，但我想不出其他的办法。

有什么更有效的算法来解决这个问题的想法吗？

这是一个更好的可视化示例：

输入：5 个节点，根标记为 2，边列表：[(1,0),(1,2),(2,3),(1,4)]

这棵树看起来像这样：

        2
    1       3
 0     4

让我们将邻域限制为 n=1（这意味着我们始终需要 3 个单元来评估下一代单元）。

下面是 2 状态规则的示例。请注意，上面一行的规则是按特定顺序生成的，而下面一行是数字 30 的位表示。

我找不到 3 状态 CA 的等效可视化。按照 2 状态 CA 的逻辑，它应该包含 27 种可能的结果，但我不知道它们应该按什么顺序生成。下面一行应该是三进制的 30（前导零总共占据 27 个位置）。

是否有一个通用算法可以按照 CA 的常规顺序生成这些排列（无论状态数量如何）？

提前非常感谢您，如果问题很愚蠢，我们深表歉意。:(