【树-简单】783. 二叉搜索树节点最小距离

该博客讨论了如何在二叉搜索树中找到任意两个不同节点值之间的最小差值。提供了两种解题方法,分别是层次遍历和中序遍历。层次遍历通过将节点值存入列表并排序来找到最小差值,而中序遍历利用二叉搜索树的性质,在遍历过程中更新最小差值。示例展示了如何在给定的二叉搜索树上应用这些方法。

题目
给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。

注意:本题与 530题相同

示例 1:

输入:root = [4,2,6,1,3]
输出:1

示例 2:

输入:root = [1,0,48,null,null,12,49]
输出:1

提示:

树中节点数目在范围 [2, 100] 内
0 <= Node.val <= 105
差值是一个正数,其数值等于两值之差的绝对值

来源:力扣(LeetCode)
链接:
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【代码】
【层次遍历】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def minDiffInBST(self, root: TreeNode) -> int:
        ans=[]
        if not root:
            return -1
        queue=[root]
        while queue:
            root=queue.pop(0)
            ans.append(root.val)
            if root.left:
                queue.append(root.left)
            if root.right:
                queue.append(root.right)
        ans.sort(reverse=False)
        min_diff=10001
        for i in range(len(ans)):
            if i:
                min_diff=min(ans[i]-ans[i-1],min_diff)
        return min_diff

【中序遍历】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def inOrder(self,root):
        if not root:
            return
        self.inOrder(root.left)
        if self.ans!=-1:
            self.min_diff=min(self.min_diff,root.val-self.ans)
        self.ans=root.val
        self.inOrder(root.right)
    def minDiffInBST(self, root: TreeNode) -> int:
        self.ans=-1
        self.min_diff=100001
        self.inOrder(root)
        return self.min_diff
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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