pat advanced level 1127

本文介绍了一种不需要建立树形结构的深度遍历算法,通过递归方式解析中序和后序遍历序列,重构二叉树并输出各层节点。此算法适用于计算机科学中的数据结构学习,特别是对于理解二叉树遍历原理有帮助。

 

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
vector<int> in, post, result[35];
int n;
void dfs(int inLeft, int inRight, int postRight,int depth) {
    if (inLeft > inRight) return;
    result[depth].push_back(post[postRight]);
    int i = inLeft;
    while (in[i] != post[postRight]) i++;
    dfs( inLeft, i - 1,  postRight - (inRight - i) -1,depth+1);
    dfs( i + 1, inRight, postRight - 1,depth+1);
}
int main() {
    cin >> n;
    in.resize(n + 1), post.resize(n + 1);
    for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> in[i];
    for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> post[i];
    dfs(1, n , n,0);
    printf("%d", result[0][0]);
//输出
    for (int i = 1; i < 35; i++) {
        if (i % 2 == 1) {
            for (int j = 0; j < result[i].size(); j++)
                printf(" %d", result[i][j]);
        } else {
            for (int j = result[i].size() - 1; j >= 0; j--)
                printf(" %d", result[i][j]);
        }
    }
    return 0;
}
我想知道怎么删除块。。

 

不需要建树,深度遍历。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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