前序中序重建二叉树

【RL in VLA】VLA中的强化学习 本文提出了一种名为 Reinforcement Learning Distilled Generalist(RLDG) 的方法,通过强化学习生成高质量训练数据来微调机器人基础模型。通过在多个精确操作任务上的实验,我们证明了 RLDG 在成功率和泛化能力上显著优于使用人类演示的传统微调方法。RLDG 不仅减少了对人类演示数据的依赖,还展示了在复杂多阶段任务中的灵活性和有效性。 阅读详情

题目:输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回

/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
//Arrays.copyOfRange(T[ ] original,int from,int to) 从from到to,包含from不包含to
import java.util.Arrays;
public class Solution {
    public TreeNode reConstructBinaryTree(int [] pre,int [] in) {
        if(pre.length==0||in.length==0)
            return null;
        TreeNode root=new TreeNode(pre[0]);
        for(int i=0;i<in.length;i++){
            if(in[i]==pre[0]){
                root.left=reConstructBinaryTree(Arrays.copyOfRange(pre,1,i+1),Arrays.copyOfRange(in,0,i));
                root.right=reConstructBinaryTree(Arrays.copyOfRange(pre,i+1,pre.length),Arrays.copyOfRange(in,i+1,in.length));
               // break;
            }
        }
        return root;
    }
}
  • java中的 Arrays.copyOfRange(T[ ] original,int from,int to) 函数 从from到to,包含from不包含to

  • 这个方法在一些处理数组的编程题里很好用,效率和clone基本一致,都是native method,比利用循环复制数组效率要高得多

AI Agent Harness实时监控大屏搭建实战 本文将以目前主流的AI Agent管控框架Harness为基础,结合React、ECharts、WebSocket技术,手把手带你搭建一套完整的实时监控大屏,覆盖全局概览、状态分布、工具调用统计、异常告警、实时日志等核心功能,不需要复杂的底层开发,复制代码就能快速跑通。本文我们从需求出发,先梳理了AI Agent的核心监控指标,然后搭建了监控大屏的静态布局,逐个实现了各个图表,对接了Harness的实时数据源,最后加了交互和告警功能,完整走了一遍监控大屏从设计到落地的全流程。 阅读详情

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ListentTome
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