107. Binary Tree Level Order Traversal II

题目描述【Leetcode

Given a binary tree, return the bottom-up level order traversal of its nodes’ values. (ie, from left to right, level by level from leaf to root).

For example:
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],
…. 3
…./ \
…9 20
….. / \
.. 15 7
return its bottom-up level order traversal as:
[ [15,7], [9,20],[3] ]

这道题就是从下到上输出每个高度的节点的值,我的做法是先求出总的深度,在根据深度来依次存放:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
int dep(TreeNode*root){
    if(!root) return 0;
    int l = dep(root->left);
    int r = dep(root->right);
    return 1+max(l,r);
}
void f(TreeNode*root, vector<vector<int>>&re,int h){
    if(!root) return;
    if(h >= 0){
    re[h].push_back(root->val);
    f(root->left,re,h-1);
    f(root->right,re,h-1);
    }
}

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) {
        int d = dep(root);
        vector<vector<int>>re;
        re.resize(d);
        f(root,re,d-1);
        return re;

    }
};
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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