590.N叉树的后序遍历

本文深入探讨了N叉树的后序遍历算法,通过实例详细讲解了如何利用递归方式实现节点值的后序遍历,提供了一个清晰的C++代码示例。

590.N叉树的后序遍历

题目描述

给定一个 N 叉树,返回其节点值的后序遍历。

例如,给定一个 3叉树 :
三叉树
返回其后序遍历: [5,6,3,2,4,1].

解题思路

  • 按照左右根的顺序访问节点
class Solution {
public:
    
    vector<int> postorder(Node* root) {
        post(root);
        return ans;
    }
    void post(Node *root){
        if(root==NULL) return ;
        for(int i=0;i<root->children.size();i++){
            post(root->children[i]);
        }
        ans.push_back(root->val);
    }
    vector<int>ans;
};
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
### M叉树后序遍历实现 M叉树是一种每个节点最多有`m`个子节点的树结构。后序遍历的基本思想是先访问子节点,再处理当前节点。与二叉树不同,M叉树的每个节点可能有多个子节点,因此需要遍历所有子节点并确保它们都被访问后再处理当前节点。 #### 实现思路 - 使用递归方法实现M叉树后序遍历。 - 遍历当前节点的所有子节点,并对每个子节点进行递归调用。 - 在所有子节点处理完成后,处理当前节点的数据。 #### 数据结构定义 以下是一个简单的M叉树节点定义(以C语言为例): ```c #define MAX_CHILDREN_SIZE 100 typedef struct Node { int val; struct Node* children[MAX_CHILDREN_SIZE]; // 假设每个节点最多有100个子节点 int numChildren; // 当前节点实际拥有的子节点数量 } NTreeNode; ``` #### 后序遍历代码实现 以下是M叉树后序遍历的递归实现代码(使用C语言): ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义M叉树节点 typedef struct Node { int val; struct Node* children[MAX_CHILDREN_SIZE]; int numChildren; } NTreeNode; // 辅助函数:递归实现后序遍历 void helper(NTreeNode* root, int* result, int* pos) { if (root == NULL) { return; } // 遍历所有子节点 for (int i = 0; i < root->numChildren; i++) { helper(root->children[i], result, pos); } // 处理当前节点 result[(*pos)++] = root->val; } // 后序遍历主函数 int* postorder(NTreeNode* root, int* returnSize) { int* result = (int*)malloc(sizeof(int) * 10000); // 假设最多存储10000个节点 int pos = 0; helper(root, result, &pos); *returnSize = pos; return result; } ``` #### 示例用法 以下是如何构建一个简单的M叉树并调用后序遍历函数的示例: ```c int main() { // 创建树节点 NTreeNode node1 = {1, {NULL}, 0}; NTreeNode node2 = {2, {NULL}, 0}; NTreeNode node3 = {3, {NULL}, 0}; NTreeNode node4 = {4, {NULL}, 0}; // 构建树结构:node1为根节点,包含node2、node3、node4作为子节点 node1.children[0] = &node2; node1.children[1] = &node3; node1.children[2] = &node4; node1.numChildren = 3; // 调用后序遍历 int returnSize; int* result = postorder(&node1, &returnSize); // 输出结果 printf("Postorder Traversal: "); for (int i = 0; i < returnSize; i++) { printf("%d ", result[i]); } printf("\n"); // 释放内存 free(result); return 0; } ``` ### 时间和空间复杂度分析 - **时间复杂度**:O(n),其中`n`是树中节点的数量。每个节点都会被访问一次。 - **空间复杂度**:O(h),其中`h`是树的高度。递归栈的最大深度由树的高度决定。 ### 总结 上述代码通过递归方式实现了M叉树后序遍历。首先遍历所有子节点,然后处理当前节点。这种方法简单直观且易于实现,适用于大多数M叉树场景[^4]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值