对于Q查询，在给定的最小频率下，彩色树的子树中不同颜色的计数

概述

彩色树是一种数据结构，用于表示树形结构中每个节点的颜色。给定一个彩色树，我们需要对其子树进行查询，以返回在给定的最小频率下有多少种不同的颜色。

算法设计

我们可以通过使用深度优先搜索（DFS）和哈希表来解决问题。具体步骤如下：

1. 定义一个哈希表 color_count 来统计每种颜色出现的频率。
2. 定义一个函数 dfs 来进行深度优先搜索。
3. 在 dfs 函数中，遍历当前节点的所有子节点：
   • 递归调用 dfs 函数，对每个子节点进行深度优先搜索。
   • 在递归调用之后，将子节点的颜色频率统计添加到 color_count 中，并更新总计数 total_count。
4. 在 dfs 函数中，统计当前节点的颜色频率，并将其添加到 color_count 中。
5. 在主函数中，调用 dfs 函数对树进行深度优先搜索。
6. 遍历 color_count 中每种颜色的频率，统计满足最小频率要求的不同颜色的个数。
7. 返回满足条件的不同颜色个数。

代码示例

def dfs(node, color_count):
    nonlocal total_count
    
    # 统计当前节点颜色频率
    color_count[node.color] = color_count.get(node.color, 0) + 1
    
    # 递归调用深度优先搜索
    for child in node.children:
        dfs(child, color_count)
        
    # 更新总计数
    total_count += 1
    
    # 更新子节点颜色频率
    for child in node.children:
        color_count[child.color] = color_count.get(child.color, 0) - 1
        if color_count[child.color] == 0:
            del color_count[child.color]


def count_colors(root, Q):
    color_count = {}
    total_count = 0
    
    # 调用深度优先搜索
    dfs(root, color_count)
    
    # 统计满足最小频率要求的不同颜色个数
    min_freq_colors = [color for color, freq in color_count.items() if freq >= Q]
    
    return len(min_freq_colors)

使用示例

# 创建彩色树
root = Node(color='red', children=[
    Node(color='green', children=[
        Node(color='blue'),
        Node(color='yellow')
    ]),
    Node(color='red', children=[
        Node(color='green'),
        Node(color='blue', children=[
            Node(color='yellow')
        ])
    ])
])

Q = 2  # 最小频率
result = count_colors(root, Q)
print(result)  # 输出: 2

以上是一个使用深度优先搜索和哈希表来解决对于Q查询的彩色树子树中不同颜色计数问题的算法实现。将树的节点颜色频率统计到哈希表中，并根据最小频率要求返回不同颜色的个数。请按需修改和使用。