Flatten Binary Tree to Linked List

本文介绍了如何使用递归和栈实现将二叉树转换为链表的操作,确保每一步操作都清晰明了,特别强调了在处理每个节点时将左子节点设置为null的小技巧。

Given a binary tree, flatten it to a linked list in-place.

For example,
Given

         1
        / \
       2   5
      / \   \
     3   4   6

The flattened tree should look like:
   1
    \
     2
      \
       3
        \
         4
          \
           5
            \
             6

click to show hints.

Hints:

If you notice carefully in the flattened tree, each node's right child points to the next node of a pre-order traversal.

Have you been asked this question in an interview?

这道题目用stack 或者recursive 实现 preorder traversal
有一个小细节要注意,就是在对每个TreeNode 处理的时候,要记得把他们的左结点设为null

/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public void flatten(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        Stack<TreeNode> st = new Stack<TreeNode>();
        st.push(root);
        TreeNode cur;
        TreeNode dummy = new TreeNode(0);
        TreeNode pre = dummy;
        while (!st.empty()) {
            cur = st.pop();
            if (cur.right != null) {
                st.push(cur.right);
            } if (cur.left != null) {
                st.push(cur.left);
            }
            cur.left = null;
            pre.right = cur;
            pre = pre.right;
        }
    }
}



【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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