107 Binary Tree Level Order Traversal II

本文介绍了一种从叶节点到根节点的层次遍历二叉树的方法,并提供了一个具体的例子来展示如何实现这一遍历过程。

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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]
]

:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
  public List<List<Integer>> levelOrderBottom(TreeNode root) {
    List<List<Integer>> list = new LinkedList<List<Integer>>();
    Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
    if(root == null) { return list; }
    queue.offer(root);
    while(!queue.isEmpty()){
      int num = queue.size();
      List<Integer> levelList = new LinkedList<Integer>();
      for(int i = 0; i < num; i++){
        if(queue.peek().left != null)
          queue.offer(queue.peek().left);
        if(queue.peek().right != null)
          queue.offer(queue.peek().right);
        levelList.add(queue.poll().val);
      }
      list.add(0, levelList);
    }
    return list;
  }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于Python的在线二手电子产品回收系统的设计与实现。项目旨在通过构建一个可靠、安全、透明的平台,提高废旧电子产品的回收率,推动资源的合理再利用,提供安全可靠的交易平台,加强环保意识,促进二手市场的发展,并实现数据驱动的智能化服务。项目面临的主要挑战包括废旧电子产品的检测与评估、信息不对称与交易风险、市场需求的预测与定价、用户体验优化及平台的安全性与数据保护。解决方案涵盖智能化评估与回收定价、高效的二手产品处理流程、完善的售后保障体系、创新的市场需求分析、全程透明化与安全性保障以及定制化用户体验。系统采用微服务架构,包括用户管理、商品评估、交易管理、数据分析、支付与结算等模块。项目还涉及前端界面设计、API接口开发、数据库设计与实现、模型训练与优化、部署与应用等方面。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对Python和Web开发有一定了解的研发人员,以及对二手电子产品回收和环保事业感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助用户方便地将闲置电子产品回收、交易或再利用,提高废旧电子产品的回收率;②通过智能化的数据分析为用户提供价格评估、市场需求分析等服务,提高回收效率;③提供安全可靠的交易平台,确保交易的公平性和安全性;④推动二手市场的健康发展,为消费者提供经济实惠的产品选择;⑤增强公众的环保意识,推动社会向绿色、低碳方向发展。 其他说明:本文档不仅提供了系统的功能模块设计、数据库表结构、API接口规范,还展示了具体代码实现和GUI界面设计,为开发者提供了全面的技术参考。此外,项目强调了数据安全和隐私保护的重要性,确保平台在运行过程中能够有效保护用户信息。项目未来改进方向包括增强模型的精准度、拓展国际市场、提供更多支付和融资选项、跨平台数据集成与分析、更加智能的回收流程以及强化社交化与社区功能。
内容概要:本文档详细介绍了基于C语言和单片机设计的固态继电器驱动空调温控系统,涵盖了从硬件电路设计、程序设计、GUI设计到代码详解的完整流程。项目旨在实现高效精准的温度控制、提升系统可靠性和寿命、灵活的参数设置和人机交互、降低能耗、模块化设计便于扩展与维护,以及促进智能家居与工业自动化发展。项目通过高精度温度采集与滤波算法、固态继电器驱动与保护电路设计、滞环控制算法、多层次软件模块化设计等创新点,确保系统的高效节能、智能化和高可靠性。; 适合人群:具备一定单片机和C语言编程基础的研发人员,尤其是从事嵌入式系统设计、智能家居和工业自动化领域的工程师。; 使用场景及目标:①实现高效精准的温度控制,确保室内温度维持在理想范围;②提升系统可靠性和寿命,减少故障率和维护成本;③支持灵活的参数设置和用户友好的人机交互界面,提升用户体验;④降低能耗,实现节能控制,推动绿色建筑和节能环保产业的发展;⑤通过模块化设计,便于后续功能升级和系统扩展,如远程监控、数据分析等智能化功能。; 其他说明:项目设计充分考虑了实际应用中的挑战,如温度采集的精度与稳定性、电气兼容性、系统响应速度与控制稳定性、软件设计的资源优化与抗干扰等,提出了针对性的解决方案。系统不仅适用于家庭智能空调,还能广泛应用于工业、商业建筑、医疗环境及农业温室等多个领域。未来改进方向包括智能温度预测与自适应控制、多传感器融合技术应用、远程监控与云平台集成、低功耗与绿色节能优化等。通过该系统,不仅能够精确控制室内温度,保障舒适环境,还能有效节能,延长设备使用寿命,具有重要的实际应用价值和推广意义。
标题基于SpringBoot的学生学习成果管理平台研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、目的、意义以及论文结构。1.1研究背景与目的阐述学生学习成果管理的重要性及SpringBoot技术的优势。1.2研究意义分析该平台对学生、教师及教育机构的意义。1.3论文方法与结构简要介绍论文的研究方法和整体结构。第2章相关理论与技术概述SpringBoot框架、学习成果管理理论及相关技术。2.1SpringBoot框架简介介绍SpringBoot的基本概念、特点及应用领域。2.2学习成果管理理论基础阐述学习成果管理的核心理论和发展趋势。2.3相关技术分析分析平台开发所涉及的关键技术,如数据库、前端技术等。第3章平台需求分析与设计详细分析平台需求,并设计整体架构及功能模块。3.1需求分析从学生、教师、管理员等角度对平台需求进行深入分析。3.2整体架构设计设计平台的整体架构,包括技术架构和逻辑架构。3.3功能模块设计具体设计平台的核心功能模块,如成果展示、数据分析等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程,并进行功能测试与性能分析。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、关键代码实现及技术难点解决方案。4.2功能测试对平台各项功能进行全面测试,确保功能正确无误。4.3性能分析分析平台的性能指标,如响应时间、并发处理能力等。第5章平台应用与效果评估探讨平台在实际教学中的应用,并对其效果进行评估。5.1平台应用案例选取典型应用案例,展示平台在实际教学中的使用情况。5.2效果评估方法介绍平台效果评估的具体方法和指标。5.3评估结果分析根据评估数据,对平台的应用效果进行深入分析。第6章结论与展望总结论文的主要研究成果,并指出未来研究方向。6.1研究结论概括性地阐述论文的研究结论和主要贡献。6.2研究展望针对当前研究的不足之处,提出未来改进和扩展的方向。
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的锂电池寿命预测项目,该项目采用双向门控循环单元(BiGRU)来处理锂电池的多维时序数据。文章首先阐述了项目背景,强调了锂电池寿命预测的重要性及其面临的挑战。接着介绍了项目的目标,包括实现高精度预测、提升模型适应性、优化电池管理系统、降低成本、推动技术创新、提供可扩展平台、增强鲁棒性和泛化能力、实现自动化流程以及促进学术与产业结合。然后讨论了项目中遇到的挑战及相应的解决方案,如数据预处理、模型选择、训练优化等。最后展示了项目的模型架构,包括数据输入层、特征提取层、BiGRU编码层、全连接层和输出层,并提供了部分Python代码示例,涵盖了数据预处理、模型构建、训练过程和预测评估等内容。; 适合人群:对锂电池寿命预测感兴趣的科研人员、从事电池管理系统开发的工程师、以及有一定Python编程基础并希望了解深度学习应用于时间序列分析的开发者。; 使用场景及目标:①适用于需要对锂电池进行健康状态监测和寿命预测的场合,如电动汽车、便携式电子产品等领域;②帮助研究人员和工程师理解BiGRU模型的工作原理及其在电池寿命预测中的应用;③为电池管理系统提供智能决策支持,优化维护策略,降低运营成本;④推动锂电池寿命预测技术的创新发展,促进学术研究与产业应用的结合。; 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论和技术介绍,还附带了完整的代码示例,方便读者实践操作。建议读者在学习过程中结合实际数据进行实验,逐步掌握BiGRU模型的设计与实现,并根据具体应用场景调整模型参数,以达到最佳预测效果。
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