二叉树的层次遍历

本文介绍了一种算法,用于解决二叉树的层次遍历问题。通过使用队列进行层次遍历,逐层地从左到右访问所有节点,最终返回每层的节点值。该算法适用于计算机科学和数据结构领域。

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]
]

分析:

    队列层次遍历

/**
 * 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>> levelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> v;
        if(NULL == root)
            return v;
//         层次遍历需要用一个队列
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
//         不空则循环
        while(!q.empty()){
//             当前层节点个数
            int num = q.size();
            vector<int> ve;
            for(int i=0;i<num;i++){
                TreeNode *temp = q.front();
                q.pop();
                ve.push_back(temp->val);
                if(temp->left)
                    q.push(temp->left);
                if(temp->right)
                    q.push(temp->right);
            }
            v.push_back(ve);            
        }
        return v;
    }
};

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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