剑指Offer:二叉搜索树的第K个结点

基于PWM的汽车仪表步进电机微步驱动优化实践 本文深入探讨了基于PWM的微步驱动技术,用于优化汽车仪表步进电机的运行性能。通过将传统的分步驱动升级为PWM微步细分驱动,利用正弦/余弦查表法合成旋转磁场,有效消除了指针抖动与噪声,实现了指针的平滑、精准运动。文章以STM32和VID2905电机为例,提供了详细的硬件连接、代码实现及高级优化技巧,为提升汽车仪表体验提供了实用方案。 阅读详情

题目描述:给定一颗二叉搜索树,请找出其中的第k大的结点。例如, 5 / \ 3 7 /\ /\ 24 6 8 中,按结点数值大小顺序第三个结点的值为4。

我们知道,由于二叉搜索树的中序遍历是排序的,所以我们可以先中序遍历整个二叉树,并把它存成一个列表,然后返回该列表的第K个值就行了

# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
class Solution:
    # 返回对应节点TreeNode
    def KthNode(self, pRoot, k):
        # write code here
        list = self.tolist(pRoot)
        if k <= 0 or k > len(list):
            return None
        return list[k-1]
        
    def tolist(self, root):
        if root == None:
            return []
        left = self.tolist(root.left)
        right = self.tolist(root.right)
        return left + [root] + right


NLP高频面试题(三十一)——多模态预训练模型的主要结构、特征对齐与融合方法及对比损失函数详解 多模态预训练模型通过创新的架构设计和训练策略,在跨模态理解和表示学习上取得了显著进展。从单塔到双塔,从编码器-解码器混合到图结构模型,研究者们探索了不同的模态融合途径;配合显式与隐式对齐手段以及有效的对比学习损失,当前的多模态模型已经能够在图文检索、视觉问答、图像描述生成等任务上接近甚至超越专门的有监督模型。可以说,多模态预训练成为了继NLP和CV单模态预训练之后的又一个AI热点领域。模型规模与泛化:与单模态的大型预训练模型类似,多模态模型的参数规模和训练数据规模在迅速增长。 阅读详情

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