问题描述 给定一个 n 个点的树，请求出一个结点，使得以这个结点为根时，所有结点的深度之和最大。 一个结点的深度之定义为该节点到根的简单路径上边的数量。 输入格式 第一行有一个整数，表示树的结点个数 n。 接下来 (n−1) 行，每行两个整数 u,v，表示存在一条连接 u,v 的边。 输出格式 输出一行一个整数表示你选择的结点编号。如果有多个结点符合要求，输出任意一个即可。

对于给定的树，我们可以使用动态规划的方法求解。首先，我们需要计算每个结点作为根节点时，所有结点的深度之和。然后，我们选择深度之和最大的结点作为答案。

算法步骤如下：

1. 创建一个数组 sumDepth，用于存储每个结点作为根节点时的深度之和。
2. 对于树中的每个结点，初始化 sumDepth 为0。
3. 对于树中的每条边 (u, v)，将 u 的深度之和加上 v 的深度，并将 v 的深度之和加上 u 的深度。
4. 遍历所有结点，选择深度之和最大的结点作为答案。

下面是一个示例的 Python 代码实现：

from collections import defaultdict

def findRootNode(n, edges):
    # 创建一个字典，用于存储每个结点的邻接结点
    graph = defaultdict(list)
    
    # 初始化每个结点的深度之和为0
    sumDepth = [0] * (n + 1)
    
    # 构建图的邻接表表示
    for u, v in edges:
        graph[u].append(v)
        graph[v].append(u)
    
    # 递归计算每个结点的深度之和
    def dfs(node, parent):
        depthSum = 0
        
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor != parent:
                depthSum += dfs(neighbor, node)
        
        sumDepth[node] = depthSum
        
        return depthSum + 1
    
    # 从根节点开始递归计算深度之和
    dfs(1, 0)
    
    # 找到深度之和最大的结点
    maxDepth = max(sumDepth)
    root = sumDepth.index(maxDepth)
    
    return root

# 读取输入
n = int(input())
edges = []
for _ in range(n-1):
    u, v = map(int, input().split())
    edges.append((u, v))

# 调用函数并输出结果
rootNode = findRootNode(n, edges)
print(rootNode)

上述代码中，我们使用了一个字典 graph 来存储每个结点的邻接结点，这样可以方便地遍历每个结点的邻接结点。在递归函数 dfs 中，我们先遍历每个邻接结点，计算其深度之和，并将其加到当前结点的深度之和上。最后，我们通过比较深度之和的大小，找到深度之和最大的结点作为答案。

希望以上解答能够帮助你解决问题！如果还有任何疑问，请随时提问。