minimizing deep coalescences代码

以下是一个 Python 实现的 DeepCoalescence 算法的伪代码，可以用于最小化深度合并：

def deep_coalescence(tree):
    # 获取根节点
    root = tree.get_root()
    # 初始化状态和节点列表
    state = {}
    node_list = [root]
    # 遍历节点列表
    while node_list:
        # 获取当前节点
        node = node_list.pop()
        # 如果当前节点是叶子节点，则将其状态设置为 1
        if node.is_leaf():
            state[node] = 1
        else:
            # 否则，获取当前节点的孩子节点
            left_child = node.get_left_child()
            right_child = node.get_right_child()
            # 递归计算孩子节点的状态
            deep_coalescence(left_child)
            deep_coalescence(right_child)
            # 如果左右孩子节点的状态相同，则当前节点的状态为其孩子节点的状态
            if state[left_child] == state[right_child]:
                state[node] = state[left_child]
            # 否则，当前节点的状态为其孩子节点状态的最大值加 1
            else:
                state[node] = max(state[left_child], state[right_child]) + 1
    # 返回根节点的状态作为最小化深度合并的结果
    return state[root]

这个算法的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是树中节点的数量。