从上往下打印二叉树-剑指Offer(Java语言)

本文介绍了一种使用队列实现的二叉树层序遍历算法,该算法能够从上至下、由左至右地打印出二叉树的所有节点。通过实例展示了如何利用队列数据结构来实现这一过程。

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题目描述

从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印。

思路

典型的用队列实现层序遍历

import java.util.ArrayList;
import java.util.Queue;
import java.util.LinkedList;
/**
public class TreeNode {
    int val = 0;
    TreeNode left = null;
    TreeNode right = null;

    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;

    }

}
*/
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> PrintFromTopToBottom(TreeNode root) {
        ArrayList<Integer> list=new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> q=new LinkedList<>();
        q.offer(root);
        while(!q.isEmpty()){
            TreeNode t=q.poll();
            if(t!=null){
                list.add(t.val);
                q.offer(t.left);
                q.offer(t.right);
            }
        }
        return list;
    }
    
}

 

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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