LeetCode 107. Binary Tree Level Order Traversal II

本文提供了一种解决LeetCode107题(Binary Tree Level Order Traversal II)的方法,通过使用队列实现二叉树的层次遍历,并将结果反转以达到题目要求。

LeetCode 107. Binary Tree Level Order Traversal II

Solution1:我的答案
比102那道题多了一行代码。。。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) {
        vector<vector<int> > res;
        if (!root) return res;
        vector<int> temp;
        queue<TreeNode* > my_que; //队列用来暂时存储二叉树节点
        my_que.push(root);
        int cur = 1, next = 0;
        while (!my_que.empty()) {
            temp.push_back(my_que.front()->val);
            cur--;
            if (my_que.front()->left) {
                my_que.push(my_que.front()->left);
                next++;
            }
            if (my_que.front()->right) {
                my_que.push(my_que.front()->right);
                next++;
            }
            my_que.pop();
            if (cur == 0) {
                res.push_back(temp);
                temp.clear();
                cur = next;
                next = 0;
            }
        }
        reverse(res.begin(), res.end());
        return res;
    }
};
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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