【树-简单】144. 二叉树的前序遍历(三种方法遍历递归+迭代+Mirrors,需要复习)

【OVS2.5.0源码分析】mirror实现原理(1) 端口镜像是交换机的标准功能之一,针对某个端口的报文拷贝到除真实目的之外的另外一个目的地(output),这一篇我们先分析配置mirror之后,如何生成流表,在什么阶段生成流表。 1、xlate_actions函数 mirror_ingress_packet(&ctx); //生成满足入端口的流表生成,即进入该端口的报文会被镜像到其他目的地。 阅读详情

【题目】
给你二叉树的根节点 root ,返回它节点值的 前序 遍历。
【示例 1】
输入:root = [1,null,2,3]
输出:[1,2,3]
【示例 2】
输入:root = []
输出:[]
【示例 3】
输入:root = [1]
输出:[1]
【示例 4】
输入:root = [1,2]
输出:[1,2]
【示例 5】
输入:root = [1,null,2]
输出:[1,2]
【提示】

树中节点数目在范围 [0, 100] 内
-100 <= Node.val <= 100

进阶:递归算法很简单,你可以通过迭代算法完成吗?
【代码】
在这里插入图片描述

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def visit(self,root):
        if not root:
            return
        self.ans.append(root.val)
        self.visit(root.left)
        self.visit(root.right)

    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        self.ans=[]
        self.visit(root)
        return self.ans

【进阶1】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        res = list()
        if not root:
            return res
        
        stack = []
        node = root
        while stack or node:
            while node:
                res.append(node.val)
                stack.append(node)
                node = node.left
            node = stack.pop()
            node = node.right
        return res

【进阶2】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        ans = []
        if not root:
            return ans
        stack = [root]
        while stack:
            node = stack.pop()
            ans.append(node.val)
            print(ans)
            if node.right:
                stack.append(node.right)
            if node.left:
                stack.append(node.left)
        return ans

【进阶3-Mirrors遍历】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        res = list()
        if not root:
            return res
        
        p1 = root
        while p1:
            p2 = p1.left
            if p2:
                while p2.right and p2.right != p1:
                    p2 = p2.right
                if not p2.right:
                    res.append(p1.val)
                    p2.right = p1
                    p1 = p1.left
                    continue
                else:
                    p2.right = None
            else:
                res.append(p1.val)
            p1 = p1.right
        
        return res

彩虹期权定价 彩虹期权的定价较为复杂,因为它涉及多个标的资产的联合分布。蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation):通过模拟多个标的资产价格路径,计算期权的预期支付。解析近似方法:如马尔可夫链近似方法或多变量Black-Scholes公式的扩展。数值方法:如有限差分法或傅里叶变换法,适用于某些特定条件下的多资产期权定价。由于彩虹期权涉及多个标的资产,我们通常使用蒙特卡洛模拟来进行定价。接下来,我将演示如何使用Heston模型和蒙特卡洛模拟方法来定价彩虹期权。 阅读详情

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