310. 最小高度樹
對於一個具有樹特徵的無向圖，我們可選擇任何一個節點作為根。圖因此可以成為樹，在所有可能的樹中，具有最小高度的樹被稱為最小高度樹。給出這樣的一個圖，寫出一個函式找到所有的最小高度樹並返回他們的根節點。

格式

該圖包含 n 個節點，標記為 0 到 n - 1。給定數字 n 和一個無向邊 edges 列表（每一個邊都是一對標籤）。

你可以假設沒有重複的邊會出現在 edges 中。由於所有的邊都是無向邊， [0, 1]和 [1, 0] 是相同的，因此不會同時出現在 edges 裡。

示例 1:

輸入: n = 4, edges = [[1, 0], [1, 2], [1, 3]]

        0
        
 
|
        1
       / \
      2   3 

輸出: [1]

只要找到最長的那條路徑，返回最中間位置的節點即可。

我們將路徑記錄到graph這個dict中

然後從所有葉子節點開始BFS，
從節點i到達下一個節點j時，
    我們直接從graph[j]中將前一個節點i移除，
    然後判斷j的剩餘連線數，如果大於1，
        則表明我們當前所在樹枝不是節點j連線的最長樹枝，
        因為越短的枝，越早到達交匯處
        我們終止遍歷，將此樹枝捨棄掉
    如果連線數為1，
        則表明我們當前所在的樹枝，有可能是最長的那個
        將j新增到下一輪的遍歷中
最後，我們找不到下一輪的節點了
至此我們已經樹上的所有節點遍歷完成
返回這輪的所有節點即可

作者：vzp
連結：https:
 
//leetcode-cn.com/problems/minimum-height-trees/solution/python3-bfs-ti-jie-by-vzp/
來源：力扣（LeetCode）
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class Solution:
    def findMinHeightTrees(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        graph = collections.defaultdict(set)
        for p, q in
 
 edges:
            graph[p].add(q)
            graph[q].add(p)

        nodes = []
        for i in range(n):
            if len(graph[i]) < 2:
                nodes.append(i)

        while True:
            temp = []
            for i in nodes:
                for j in graph[i]:
                    graph[j].remove(i)
                    if len(graph[j]) == 1:
                        temp.append(j)
            if not temp:
                return nodes
            nodes = temp