输出单层结点

设计算法从二叉树中获取指定深度的所有结点,形成链表,按从左到右的顺序排列,结点值为非负整数且不超过100000。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

对于一棵二叉树,请设计一个算法,创建含有某一深度上所有结点的链表。

给定二叉树的根结点指针TreeNode* root,以及链表上结点的深度,请返回一个链表ListNode,代表该深度上所有结点的值,请按树上从左往右的顺序链接,保证深度不超过树的高度,树上结点的值为非负整数且不超过100000。

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/*
struct TreeNode {
    int val;
    struct TreeNode *left;
    struct TreeNode *right;
    TreeNode(int x) :
            val(x), left(NULL), right(NULL) {
    }
};*/
 
/*
struct ListNode {
    int val;
    struct ListNode *next;
    ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
};*/
class TreeLevel {
public:
    ListNode* getTreeLevel(TreeNode* root, int dep) {
        // write code here
        if (!root)
            return nullptr;
        ListNode *res = new ListNode(root->val);
        ListNode *p = res;//工作指针
        queue<struct TreeNode*> que;
        if (dep == 1)
            return res;
        que.push(root);
        int curlevel = 1;//当前层
        int ininum = 1;//初始hua层节点数
        int curnum;
        while(!que.empty() && curlevel < dep){
            curnum = ininum;
            ininum = 0;
            for (int i=0; i<curnum; ++i){
                //利用前一层 让当前层进队
                struct TreeNode* cur = que.front();
                que.pop();
                if (cur->left){
                    //有左孩子 左孩子进队,当前层节点树+1
                    que.push(cur->left);
                    ++ininum;
                }
                if (cur->right){
                    //有左孩子 左孩子进队,当前层节点树+1
                    que.push(cur->right);
                    ++ininum;
                }
            }
            ++curlevel;
        }
        //队列中节点即为所需
        while(!que.empty()){
            ListNode *node = new ListNode(que.front()->val);
            que.pop();
            p->next = node;
            p = node;
        }
        return res->next;
    }
};


### 如何在 PyTorch 中提取单层神经网络的输出 为了获取特定层的输出,在定义模型时可以利用 Python 的 `forward` 方法中的中间变量来保存所需层的结果。下面展示了一个具体的例子,其中展示了如何创建一个简单的全连接神经网络并从中提取某一层的输出。 #### 定义带有钩子(Hook)功能的网络结构 通过注册前向传播过程中的钩子函数,可以在不修改原有代码的情况下捕获指定层的输出: ```python import torch.nn as nn import torch class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self, input_size=784, hidden_sizes=[128], output_size=10): super(SimpleNet, self).__init__() layers = [] current_size = input_size for hsize in hidden_sizes: layers.append(nn.Linear(current_size, hsize)) layers.append(nn.ReLU()) current_size = hsize layers.append(nn.Linear(current_size, output_size)) self.layers = nn.Sequential(*layers) # 创建字典用于存储各层输出 self.outputs = {} def forward(self, x): for name, layer in zip(['fc'+str(i+1) if i%2==0 else 'relu'+str((i//2)+1) for i in range(len(self.layers))], self.layers): x = layer(x) self.outputs[name] = x.clone().detach() # 存储当前层输出副本 return x model = SimpleNet() dummy_input = torch.randn(1, 784) output = model(dummy_input) print(model.outputs['fc1']) # 打印第一个全连接层(fc1)的输出 ``` 上述代码片段中,每当调用 `forward()` 函数执行一次完整的前馈操作时,都会自动填充 `outputs` 字典,使得可以直接访问任何想要查看的具体层的输出[^1]。 对于更复杂的场景或性能敏感的应用程序来说,建议采用官方推荐的方式—使用内置挂钩机制(`register_forward_hook`)替代手动遍历方式记录每层输出: ```python def get_activation(name): def hook(module, input, output): activation[name] = output.detach() activation = {} for idx, layer in enumerate(model.layers.children()): if isinstance(layer, nn.Linear): # 只对线性层设置hook layer.register_forward_hook(get_activation(f'layer_{idx}')) _ = model(torch.rand([1, 784])) # 测试输入触发hooks print(activation[f'layer_0']) # 查看首个Linear Layer的输出 ``` 这段改进后的版本更加简洁高效,并且不会干扰原始模块的行为[^2]。
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