LeetCode 102. 二叉树的层次遍历 Binary Tree Level Order Traversal

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6-4 队列的典型应用 Binary Tree Level Order Traversal

队列的基本应用:广度优先遍历
  • 树:层次遍历
  • 图:无权图的最短路径
题目: LeetCode 102. 二叉树的层次遍历

给定一个二叉树,返回其按层次遍历的节点值。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。

例如:
给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7],

3

/
9 20
/
15 7
返回其层次遍历结果:

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

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.LinkedList;
import javafx.util.Pair;

/// 102. Binary Tree Level Order Traversal
/// https://leetcode.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/description/
/// 二叉树的层序遍历
/// 时间复杂度: O(n), n为树的节点个数
/// 空间复杂度: O(n)
class Solution {

    // Definition for a binary tree node.
    public class TreeNode {
        int val;
        TreeNode left;
        TreeNode right;
        TreeNode(int x) { val = x; }
    }

    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {

        ArrayList<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
        if(root == null)
            return res;

        // 我们使用LinkedList来做为我们的先入先出的队列
        LinkedList<Pair<TreeNode, Integer>> queue = new LinkedList<Pair<TreeNode, Integer>>();
        queue.addLast(new Pair<TreeNode, Integer>(root, 0));

        while(!queue.isEmpty()){

            Pair<TreeNode, Integer> front = queue.removeFirst();
            TreeNode node = front.getKey();
            int level = front.getValue();

            if(level == res.size())
                res.add(new ArrayList<Integer>());
            assert level < res.size();

            res.get(level).add(node.val);
            if(node.left != null)
                queue.addLast(new Pair<TreeNode, Integer>(node.left, level + 1));
            if(node.right != null)
                queue.addLast(new Pair<TreeNode, Integer>(node.right, level + 1));
        }

        return res;
    }
}
城市NOA加速落地,BEV+Transformer引领自动驾驶感知新范式 数据闭环能力的建立,不仅依赖于数据规模,还依赖于数据的筛选、回传、标注、训练、验证与再部署,数据之于自动驾驶的价值再被印证的同时,也将推动自动驾驶迈向更为高阶的智能化时代。6月份,理想汽车向早鸟用户推送了首个不依赖高精地图的城市NOA。而特斯拉推出的基于BEV+Transformer的自动驾驶感知路线,可将2D图像转化为BEV鸟瞰图视角下的3D图像,并基于更庞大、更复杂、参数更多的感知算法模块,利用Transformer的注意力机制,将各个传感器统一到同一个连续的四维(三维空间+一维时间)时空中。 阅读详情

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