[Lintcode]Binary Tree Serialization

本文介绍了一种二叉树的序列化与反序列化算法,通过层次遍历实现二叉树结构的保存与恢复。文章提供了一个具体的Java实现案例,包括如何将二叉树转换为字符串形式以及如何从该字符串重新构建原始二叉树。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Design an algorithm and write code to serialize and deserialize a binary tree. Writing the tree to a file is called 'serialization' and reading back from the file to reconstruct the exact same binary tree is 'deserialization'.

There is no limit of how you deserialize or serialize a binary tree, you only need to make sure you can serialize a binary tree to a string and deserialize this string to the original structure.

Example

An example of testdata: Binary tree {3,9,20,#,#,15,7}, denote the following structure:

  3
 / \
9  20
  /  \
 15   7

Our data serialization use bfs traversal. This is just for when you got wrong answer and want to debug the input.

You can use other method to do serializaiton and deserialization.


需要考虑的问题是1)用哪种方法遍历 前序/中序/后序/其他 2)如何表示空    难点是一般恢复二叉树至少需要两个序列,例如 前序+中序 或者中序+后序(前序+后序不能唯一确定一个二叉树)。


如果需要使用一个序列进行二叉树还原,则需使用Lintcode的二叉树表示法即层次遍历表示法来序列化。序列化时需要判断深度,深度未超过树深度的空节点用井号表示,否则不需要表示。

class Solution {
    
    /**
     * This method will be invoked first, you should design your own algorithm 
     * to serialize a binary tree which denote by a root node to a string which
     * can be easily deserialized by your own "deserialize" method later.
     */
    public String serialize(TreeNode root) {
        String res = "";
        int depth = -1, curr = 1;
        
        if(root == null) return res;
        if(depth == -1) depth = getDepth(root);
        
        LinkedList<TreeNode> list = new LinkedList<TreeNode>();
        TreeNode dummy = new TreeNode(0);
        list.add(root);
        list.add(dummy);

        res += String.valueOf(root.val) + ",";
        while(list.size() != 1) {
            TreeNode tmp = list.poll();
            if(tmp.val == 0) {
                curr += 1;
                list.add(dummy);
                continue;
            }
            
            if(tmp.left != null) {list.add(tmp.left); res += tmp.left.val + ",";}
            else {
                if(curr + 1 <= depth) res += "#,";
            }
            if(tmp.right != null) {list.add(tmp.right); res += tmp.right.val + ",";}
            else {
                if(curr + 1 <= depth) res += "#,";
            }
        }
        return res.substring(0, res.length() - 1);
    }
    
    int getDepth(TreeNode root){
        if(root == null) return 0;
        int res = 1;
        return res + Math.max(getDepth(root.left), getDepth(root.right));
    }
    
    /**
     * This method will be invoked second, the argument data is what exactly
     * you serialized at method "serialize", that means the data is not given by
     * system, it's given by your own serialize method. So the format of data is
     * designed by yourself, and deserialize it here as you serialize it in 
     * "serialize" method.
     */
    public TreeNode deserialize(String data) {
        if(data.length() == 0) return null;
        LinkedList<TreeNode> list = new LinkedList<TreeNode>(); 
        String[] dataList = data.split(",");
        TreeNode res = null;
        
        boolean left = true;
        for(String str : dataList) {
            if(str.equals("#")) {
                TreeNode tmp = list.peek();
                if(left){tmp.left = null; left = false;}
                else {tmp.right = null; left = true; list.poll();}
            } else {
                TreeNode curr = new TreeNode(Integer.parseInt(str));
                if(list.size() == 0) {list.add(curr); res = curr; continue;}
                TreeNode tmp = list.peek();
                if(left) {tmp.left = curr; left = false;}
                else {tmp.right = curr; left = true; list.poll();}
                list.add(curr);
            }
        }
        return res;
    }
}



内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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