每天一道leetcode-103二叉树的锯齿形层次遍历

本文分享了LeetCode刷题心得,特别介绍了二叉树的锯齿形层次遍历算法,通过双栈技巧实现之字形打印,提升算法理解与实战能力。

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前言

今天的题目

昨天的题解

每天一道leetcode-103二叉树的锯齿形层次遍历

题目

640

题目详解

思路

  • 剑指offer思路的实现,使用两个栈,具体看代码

  • 比如第一层3的话那么下一层利用栈存入9和20,然后下一层的栈就是先弹出的就是20,然后是9,这样就实现了之字形打印。

代码


 

代码截图(避免乱码)

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结束语

作者乔戈里亲历2019秋招,哈工大计算机本硕,百度java工程师,欢迎大家关注我的微信公众号:程序员乔戈里,公众号有3T编程资源,以及我和我朋友(百度C++工程师)在秋招期间整理的近200M的面试必考的java与C++面经,并有每天一道leetcode打卡群与技术交流群,欢迎关注。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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