[ 二叉树 ] 完全二叉树结点个数

基于STM32的频率计(采用外部中断的方式) 前言 最近在了解电赛相关的东西,和指导老师交流一下,我决定先从最简单的频率计做起。 频率计是来检测信号的频率的,在做频率计的时候可以用信号发生器发出的信号来进行测试。 原理 这是最基础的方波,我们可以通过检测上升沿的方式来测量其频率。从周期的角度出发连续两个上升沿的时间就是这个方波的周期,那这个周期分之一就是这个方波的频率了。 在思考了一段时间~~(我是萌新。。)~~ 我觉得有两个方法可以实现,第一个是采用stm32定时器的输入捕获功能,第二个就是用外部中断来实现这个功能。正如标题,我这次采用外部中断的方 阅读详情

222. 完全二叉树的节点个数 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)

完全二叉树结点个数

递归(遍历法)

  • 当前树结点个数 = 左树 + 右树 + 1

  • 隐含了后序遍历

class Solution {
public:
    int countNodes(TreeNode* root) {
        if (!root) return 0;
        //先左 后右 最后中(+1)
        return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right);
    }
};

非递归(遍历法)

class Solution {
public:
    int countNodes(TreeNode* root) {
        int count = 0;
        if (!root) return count;
        queue<TreeNode*> que;
        que.push(root);
        while (!que.empty()) {
            int size = que.size();
            for (int i = 0; i < size; ++i) {
                TreeNode* node = que.front();
                que.pop();
                ++count;
                if (node->left) que.push(node->left);
                if (node->right) que.push(node->right);
            }
        }
        return count;
    }
};

递归(按性质解决)

class Solution {
public:
    int countNodes(TreeNode* root) {
        if (!root) return 0;

        // 按性质处理
        TreeNode* left = root->left;
        TreeNode* right = root->right;
        
        // 如果最一棵树最左结点和最右结点深度一样,那么是满二叉树
        int leftDepth = 0;
        int rightDepth = 0;
        while (left) {
            left = left->left;
            ++leftDepth;
        }
        while (right) {
            right = right->right;
            ++rightDepth;
        }
        if (leftDepth == rightDepth) return (2 << leftDepth) - 1;

        // 当前树不是满二叉树,后序遍历到子树处理 
        return countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1;
    }
};
RK3568驱动 SPI主/从 配置 RK3568 SPI 配置指南 内核配置:启用用户空间驱动(主)和从模式协议支持。 主模式:设备树设置status="okay"、max-freq及引脚复用,子节点compatible="rockchip,spidev"。 从模式:需添加spi-slave属性,子节点命名以slave@X开头。 编译烧写:修改设备树后编译内核或全量镜像,验证/dev/spidevX.Y节点。 测试:使用spidev_test工具,主模式可环回测试,从模式需与主设备通信。 (关键:从模式强制spi-slave和命名规则,频率匹 阅读详情

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AIoT深度探索者 | 嵌入式系统架构师 深耕物联网(IoT)与人工智能(AI)融合技术,聚焦​​边缘计算、图像开发、低功耗通信协议​​,致力于智能硬件,关注我获取最新技术文章信息与海量资源~ 625

Day14:104.二叉树的最大、111.二叉树最小深度,222.完全二叉树结点个数

二叉树常用递归、迭代法。使用前序求的就是深度,使用后序求的是高度。二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于深度从0开始还是从1开始)二叉树节点的高度:指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于高度从0开始还是从1开始)历遍多用后序遍历,迭代法等也可以实现,有时间再学习吧,晚安晚安。

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数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

满二叉树的判断 完全二叉树判断 相似二叉树判断 二叉树结点交换 统计叶结点个数 构造二叉树

/ 调用辅助函数实现交换二叉树的所有结点的左右孩子。// 交换右子树的所有结点的左右孩子。// 队列中的所有指针为空,为完全二叉树。// 返回以r为根的二叉树。// 操作结果: 交换以r为根的二叉树的所有结点的左右孩子。// 空二叉树根为空。

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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所以我们的最小深度,到达的是叶子结点,是左右都为空的结点,这个也是跟最大深度的不同点。在完全二叉树中,如果递归向左遍历的深度等于递归向右遍历的深度,那说明就是满二叉树。这边感觉有点坑的就是,如果这个二叉树是一条链,最小深度应该还是长度。如果左子树为空,右子树不为空,说明最小深度是 1 + 右子树的深度。反之,右子树为空,左子树不为空,最小深度是 1 + 左子树的深度。,所以本题中我们通过后序求的根节点高度来求的二叉树最大深度。迭代----->利用层次遍历,每一层cnt++2022.10.23补。

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代码随想录算法训练营day15,二叉树,统计完全二叉树结点个数,判断是否是平衡二叉树,求二叉树的所有路径,判断二叉树左叶子。

与传统统计普通二叉树的节点数量的递归算法不同在于,利用完全二叉树结点数量计算公式来减少递归次数,关键在于如何判断子树是否为完全二叉树。根节点接受到左右子树返回的高度后计算左右子树高度差来判断自己是否是平衡二叉树,若平衡则将自己的高度返回给上一层调用自己的过程,若不平衡则返回-1表示当前子树已经不满足平衡二叉树的要求则整棵树都不满足平衡二叉树要求。回溯思想首次出现,递归返回后要将更深层次递归的结果清空掉。无法判断当前结点是否是左结点,必须通过父节点和它左孩子结点的关系才能判断父节点的左孩子节点是否是左节点。

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二叉树(递归实现先序遍历,中序遍历,后序遍历,非递归实现先序遍历,中序遍历,后序遍历,二叉树层序遍历,二叉树结点个数,二叉树叶子结点个数,判断一颗树是否为完全二叉树)

二叉树(递归实现先序遍历,中序遍历,后序遍历,非递归实现先序遍历,中序遍历,后序遍历,二叉树层序遍历,二叉树结点个数,二叉树叶子结点个数,判断一颗树是否为完全二叉树) 1.构造二叉树:通过前序遍历的数组eg:"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树; 2.递归实现二叉树的前中后序遍历; 3.非递归实现二叉树的前中后序遍历; 4.后序遍历销毁二叉树; 5.层序遍历:借助队列实现; 6.判断一...

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5.4.二叉树的性质

推导过程:在完全二叉树中,n=a+b+c,由树的结点数=总度数+1,n = ( 0 * a + 1 * b + 2 * c ) + 1 = b+2c+1所以a = c +1 -> a+c = 2c+1 ,所以度为0的结点(叶子结点)总数和度为2的结点总数的和为奇数完全二叉树最多只能有一个度为1的结点,所以b只能为1(奇数)或者0(偶数因此,如果设n=2k为偶数,那么b只能为1,a为k,那么c为k-1如果设n=2k-1为奇数,那么b只能为0,a为k,那么c为k-1。

ADCvbV的博客 946

【数据结构】树形结构--二叉树(二)

因此可以借助队列层序遍历二叉树,循环将二叉树的结点入队列、出队列,当出队列的结点为空时停止循环,然后再循环出队列判断,若所有结点都出队列前遇到非空结点,则不是完全二叉树,否则是完全二叉树。二叉树的深度是左、右子树中深度最大的那个,因此可以先递归计算出左子树的高度和右子树的高度,较大的高度再加上1(根结点),即为二叉树的高度。因此当结点为空时直接返回0,然后递归计算左子树的结点,加上递归计算出的右子树的结点,再加上根结点的个数,即为二叉树的结点个数。②解决:递归解决子问题,子问题足够小时,直接解决。

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5.3二叉树——二叉树链式结构实现

的。

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Kalv1n
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