18.二叉树的镜像

18.二叉树的镜像

题目描述

操作给定的二叉树,将其变换为源二叉树的镜像。
二叉树的镜像定义:源二叉树
8
/
6 10
/ \ /
5 7 9 11
镜像二叉树
8
/
10 6
/ \ /
11 9 7 5

思路

在这里插入图片描述
以这两个二叉树为例子,先交换根节点的两个子节点,我们注意到值为10、6的结点的子结点仍然保持不变,因此我们还需要交换这两个结点的左右子结点。做完两次交换之后,所有的非叶节点已经遍历完成,此时变换之后的树刚好就是原始树的镜像。 交换示意图如下:
在这里插入图片描述

代码实现

/*
struct TreeNode {
	int val;
	struct TreeNode *left;
	struct TreeNode *right;
	TreeNode(int x) :
			val(x), left(NULL), right(NULL) {
	}
};*/
class Solution {
public:
    void Mirror(TreeNode *pRoot) {

        if(( pRoot == NULL) || (pRoot->left== NULL && pRoot->right == NULL))
        {
            return;
        }
       
        //交换根节点做左右结点

        TreeNode* pTemp = pRoot->left;
        pRoot->left= pRoot->right;
        pRoot->right = pTemp;
        
        //对左子树进行交换左右节点的递归操作
        if(pRoot->left)
        {
            Mirror(pRoot->left);
        }
        //对右子树进行交换左右节点的递归操作
        if(pRoot->right )
        {
            Mirror(pRoot->right);
        }
        
    }
};


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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