Populating Next Right Pointers in Each Node 完美二叉树添加next指针 @LeetCode

二叉树系列---标记二叉树中每个节点的next指针 题目Given a binary tree struct TreeLinkNode { TreeLinkNode *left; TreeLinkNode *right; TreeLinkNode *next; }Populate each next pointer to point to its next right node. If t 阅读详情

递归,注意借助root.next处理5连6的情况

参考http://blog.youkuaiyun.com/fightforyourdream/article/details/16854731 非完美二叉树情况

package Level3;

import Utility.TreeLinkNode;

/**
 * Populating Next Right Pointers in Each Node
 * 
 *  Given a binary tree

    struct TreeLinkNode {
      TreeLinkNode *left;
      TreeLinkNode *right;
      TreeLinkNode *next;
    }
Populate each next pointer to point to its next right node. If there is no next right node, the next pointer should be set to NULL.

Initially, all next pointers are set to NULL.

Note:

You may only use constant extra space.
You may assume that it is a perfect binary tree (ie, all leaves are at the same level, and every parent has two children).
For example,
Given the following perfect binary tree,
         1
       /  \
      2    3
     / \  / \
    4  5  6  7
After calling your function, the tree should look like:
         1 -> NULL
       /  \
      2 -> 3 -> NULL
     / \  / \
    4->5->6->7 -> NULL
 *
 */
public class S116 {

	public static void main(String[] args) {

	}
	
	public static void connect(TreeLinkNode root) {
		
		// 空节点就直接返回
        if(root == null){
        	return;
        }
        
        // 左节点非空,连接右节点
        if(root.left != null){
        	root.left.next = root.right;
        }
        
        // 借助root.next处理5连6的情况
        if(root.right!=null && root.next!=null){
        	root.right.next = root.next.left;
        }
        
        connect(root.left);
        connect(root.right);
    }

}



/**
 * Definition for binary tree with next pointer.
 * public class TreeLinkNode {
 *     int val;
 *     TreeLinkNode left, right, next;
 *     TreeLinkNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public void connect(TreeLinkNode root) {
        if(root == null){
            return;
        }
        
        if(root.left != null){
            root.left.next = root.right;
        }
        if(root.right != null){
            root.right.next = root.next==null ? null : root.next.left;
        }
        
        connect(root.left);
        connect(root.right);
    }
}


YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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