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一棵树型无向带权图的次大直径是指所有两点间距离中的第二长，包括相同长度的路径。为了求解次大直径，我们可以参考以下步骤：

1. 求直径的两个端点

首先，使用广度优先搜索（BFS）从任意节点出发，找到最远的节点u。接着，再次从u出发，进行BFS找到最远的节点v。这样，u和v就是直径的两个端点。

2. 计算次大直径

从u出发，排除v，进行BFS，找到最远的节点a。同样地，从v出发，排除u，进行BFS，找到最远的节点b。次大直径即为a到u的距离与b到v的距离中的较大者。

3. 算法正确性

根据树的性质，任何最长路径都必然连接直径的两个端点。因此，从任意节点出发的最远点必定是直径的一个端点。

4. 代码实现

import java.util.*;public class Solution {    private long res;    public long getSecondDiameter(int[][] edge) {        int n = edge.length + 1;        Map
   
    > graph = buildGraph(edge);        int far1 = bfs(0, graph, -1, new boolean[n]);        int far2 = bfs(far1, graph, -1, new boolean[n]);        bfs(far1, graph, far2, new boolean[n]);        bfs(far2, graph, far1, new boolean[n]);        return res;    }    private int bfs(int v, Map
    
     > graph, int u, boolean[] visited) {        Queue
     
       queue = new LinkedList<>();        queue.offer(new long[]{v, 0});        visited[v] = true;        int farV = v;        long farDis = 0;        while (!queue.isEmpty()) {            int size = queue.size();            for (int i = 0; i < size; i++) {                long[] cur = queue.poll();                int nextV = (int) cur[0];                if (graph.containsKey(nextV)) {                    for (int[] next : graph.get(nextV)) {                        if (next[0] != u && !visited[next[0]]) {                            if (next[1] + cur[1] > farDis) {                                farDis = next[1] + cur[1];                                farV = next[0];                            }                            visited[next[0]] = true;                            queue.offer(new long[]{next[0], next[1] + cur[1]});                        }                    }                }            }        }        if (u != -1) {            res = Math.max(res, farDis);        }        return farV;    }    private Map
      
       > buildGraph(int[][] edges) {        Map
       
        > graph = new HashMap<>();        for (int[] edge : edges) {            graph.putIfAbsent(edge[0], new ArrayList<>());            graph.get(edge[0]).add(new int[]{edge[1], edge[2]});            graph.putIfAbsent(edge[1], new ArrayList<>());            graph.get(edge[1]).add(new int[]{edge[0], edge[2]});        }        return graph;    }}
       
      
     
    
   

5. 时空复杂度

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(n)

该算法通过两次BFS找到直径，再从直径端点出发计算次大直径，确保了在树结构下的高效计算。

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