[LeetCode]Binary Tree Zigzag Level Order Traversal

本文介绍了一种解决二叉树节点值的锯齿形层序遍历问题的方法,即从左到右再从右到左交替进行的层序遍历。通过使用BFS(宽度优先搜索)策略实现这一过程,并详细展示了如何根据当前层级来决定是否需要反转该层节点值的顺序。

Given a binary tree, return the zigzag level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, then right to left for the next level and alternate between).

For example:
Given binary tree {3,9,20,#,#,15,7},

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

return its zigzag level order traversal as:

[
  [3],
  [20,9],
  [15,7]
]

标准BFS,层序遍历。

/**
 * 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>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> res;
        vector<int> traversal;
        int level = 0;
        queue<TreeNode*> que;
        if(root==NULL)  return res;
        que.push(root);
        while(!que.empty()){
            int len = que.size();
            traversal.clear();
            for(int i=0; i<len; ++i){//BFS搜索每次把一整层的内容出队列
                TreeNode* FNode = que.front();
                traversal.push_back(FNode->val);
                if(FNode->left) que.push(FNode->left);
                if(FNode->right) que.push(FNode->right);
                que.pop();
            }
            if(level%2==0){
                res.push_back(traversal);
            }
            if(level%2==1){
                res.push_back(vector<int>(traversal.rbegin(),traversal.rend()));//翻转vector数组
            }
            level++;
        }
        return res;
    }
};


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
1. Two Sum 2. Add Two Numbers 3. Longest Substring Without Repeating Characters 4. Median of Two Sorted Arrays 5. Longest Palindromic Substring 6. ZigZag Conversion 7. Reverse Integer 8. String to Integer (atoi) 9. Palindrome Number 10. Regular Expression Matching 11. Container With Most Water 12. Integer to Roman 13. Roman to Integer 14. Longest Common Prefix 15. 3Sum 16. 3Sum Closest 17. Letter Combinations of a Phone Number 18. 4Sum 19. Remove Nth Node From End of List 20. Valid Parentheses 21. Merge Two Sorted Lists 22. Generate Parentheses 23. Swap Nodes in Pairs 24. Reverse Nodes in k-Group 25. Remove Duplicates from Sorted Array 26. Remove Element 27. Implement strStr() 28. Divide Two Integers 29. Substring with Concatenation of All Words 30. Next Permutation 31. Longest Valid Parentheses 32. Search in Rotated Sorted Array 33. Search for a Range 34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array 35. Valid Sudoku 36. Sudoku Solver 37. Count and Say 38. Combination Sum 39. Combination Sum II 40. First Missing Positive 41. Trapping Rain Water 42. Jump Game 43. Merge Intervals 44. Insert Interval 45. Unique Paths 46. Minimum Path Sum 47. Climbing Stairs 48. Permutations 49. Permutations II 50. Rotate Image 51. Group Anagrams 52. Pow(x, n) 53. Maximum Subarray 54. Spiral Matrix 55. Jump Game II 56. Merge k Sorted Lists 57. Insertion Sort List 58. Sort List 59. Largest Rectangle in Histogram 60. Valid Number 61. Word Search 62. Minimum Window Substring 63. Unique Binary Search Trees 64. Unique Binary Search Trees II 65. Interleaving String 66. Maximum Product Subarray 67. Binary Tree Inorder Traversal 68. Binary Tree Preorder Traversal 69. Binary Tree Postorder Traversal 70. Flatten Binary Tree to Linked List 71. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal 72. Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal 73. Binary Tree Level Order Traversal 74. Binary Tree Zigzag Level Order Traversal 75. Convert Sorted Array to Binary Search Tree 76. Convert Sorted List to Binary Search Tree 77. Recover Binary Search Tree 78. Sum Root to Leaf Numbers 79. Path Sum 80. Path Sum II 81. Binary Tree Maximum Path Sum 82. Populating Next Right Pointers in Each Node 83. Populating Next Right Pointers in Each Node II 84. Reverse Linked List 85. Reverse Linked List II 86. Partition List 87. Rotate List 88. Remove Duplicates from Sorted List 89. Remove Duplicates from Sorted List II 90. Intersection of Two Linked Lists 91. Linked List Cycle 92. Linked List Cycle II 93. Reorder List 94. Binary Tree Upside Down 95. Binary Tree Right Side View 96. Palindrome Linked List 97. Convert Binary Search Tree to Sorted Doubly Linked List 98. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree 99. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree 100. Binary Tree Level Order Traversal II
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