对称二叉树

本文介绍了一种检查二叉树是否为镜像对称的方法。通过递归比较二叉树的左右子树,确保它们的结构和值相对称。文章详细解释了递归函数的实现,并提供了具体的代码示例。

给定一个二叉树,检查它是否是镜像对称的。

例如,二叉树 [1,2,2,3,4,4,3] 是对称的。

    1
   / \
  2   2
 / \ / \
3  4 4  3

但是下面这个 [1,2,2,null,3,null,3] 则不是镜像对称的:

    1
   / \
  2   2
   \   \
   3    3

https://leetcode-cn.com/problems/symmetric-tree/description/
递归实现

1.根节点为空,返回true
2.根节点不为空,判断根节点的左右子树是否对称
 左右子树的值相等
 左子树的左子树与右子树的右子树相等
 左子树的右子树与右子树的左子树相等

实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     struct TreeNode *left;
 *     struct TreeNode *right;
 * };
 */

bool _isSymmetric(struct TreeNode* left, struct TreeNode* right)
{
    //都为空
    if(left == NULL && right == NULL)
        return true;
    //一个为空
    if(left == NULL || right == NULL)
        return false;
    //1.根节点值相等 2.左子树的左子树和右子树的右子树相等 3.左子树的右子树和右子树的左子树相等
    return left->val == right->val
        && _isSymmetric(left->left, right->right)
        && _isSymmetric(left->right, right->left);
}

bool isSymmetric(struct TreeNode* root) {
    //空树————对称
    if(root == NULL)
        return true;
    return _isSymmetric(root->left, root->right);
}
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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