[Leetcode]Symmetric Tree

本文介绍了一种方法来判断给定的二叉树是否为镜像对称,通过遍历并比较左子树和右子树的路径。

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Given a binary tree, check whether it is a mirror of itself (ie, symmetric around its center).

For example, this binary tree is symmetric:

    1
   / \
  2   2
 / \ / \
3  4 4  3

But the following is not:

    1
   / \
  2   2
   \   \
   3    3

判断一棵树是否为镜像对称的。

我的做法是:

把左子树按“根左右”的顺序遍历一遍,把沿途的数值记录下来(空值记为特殊符号'a')。

把右子树按“根右”的顺序遍历一遍,把沿途的数值记录下来(空值记为特殊符号'a')。

看两个字符串相不相等。


class Solution {
public:
    bool isSymmetric(TreeNode *root) {
        string leftFirst = "";
        string rightFirst = "";
        
        LRtraversal(root,leftFirst);
        RLtraversal(root,rightFirst);
        
        return leftFirst == rightFirst;
    }

private:    
    void LRtraversal(TreeNode *root, string& seq) {
        if(root==NULL) {
            seq+='a';
            return;
        }
        
        seq += root->val + '0';
        LRtraversal(root->left, seq);
        LRtraversal(root->right, seq);
    }
    
    void RLtraversal(TreeNode *root, string& seq) {
        if(root==NULL) {
            seq+='a';
            return;
        }
        
        seq += root->val + '0';
        RLtraversal(root->right, seq);
        RLtraversal(root->left, seq);
    }
};
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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