404. Sum of Left Leaves

Find the sum of all left leaves in a given binary tree.

Example:

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

There are two left leaves in the binary tree, with values 9 and 15 respectively. Return 24.

 

思路参考这里

方法一:递归

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        if(!root||(!root->left&&!root->right)){
            return 0;
        }
        if(root->left&&!root->left->left&&!root->left->right){
            return root->left->val+sumOfLeftLeaves(root->right);
        }
        return sumOfLeftLeaves(root->left)+sumOfLeftLeaves(root->right);
    }
};

方法二:使用队列

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        if(!root||(!root->left&&!root->right)){
            return 0;
        }
        queue<TreeNode*>q;
        q.push(root);
        int ans=0;
        while(!q.empty()){
            TreeNode* head=q.front();
            q.pop();
            if(head->left&&!head->left->left&&!head->left->right){
                ans=ans+head->left->val;
            }
            if(head->left){
                q.push(head->left);
            }
            if(head->right){
                q.push(head->right);
            }
        }
        return ans;
    }
};

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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