[Leetcode] 222. Count Complete Tree Nodes 解题报告

本文介绍两种高效算法来计算完全二叉树中的节点数量。一种是检查最底层是否为满状态,另一种是对比左右子树高度。通过巧妙利用二叉树特性,避免重复计算,实现快速节点计数。

题目

Given a complete binary tree, count the number of nodes.

Definition of a complete binary tree from Wikipedia:
In a complete binary tree every level, except possibly the last, is completely filled, and all nodes in the last level are as far left as possible. It can have between 1 and 2h nodes inclusive at the last level h.

思路

1、判断整个树的最底层是否是满的:这是我最开始想到的方法,分别计算该树的最左边结点和最右边结点所在的层深,如果两者相同,则说明整个树的最底层是满的,可以直接返回结果;否则递归处理。这种算法能通过所有测试数据,但是由于在递归的过程中会涉及到重复计算,所以总感觉不是最优的。。。

2、判断左右子树的高度是否相同:这是在网上参考的算法。如果左子树和右子树的高度相同,那么左子树的最底层一定是满的,所以可以直接计算出左子树的结点个数;否则说明右子树的最底层一定是满的,也可以直接计算出右子树的结点个数。所以无论如何,我们都可以在O(1)的时间内立即计算出其中一颗子树的结点个数。接下来递归计算出另外一个子树的结点个数,加在一起再加上1就是整个树的结点个数了。这个算法的递归实现更容易,不过我这里给出迭代实现,效率更高。

代码

1、判断整个树的最底层是否是满的:

/**
 * 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 countNodes(TreeNode* root) {
        if(!root) {
            return 0;
        }
        int height_left = 0, height_right = 0;
        TreeNode* left = root;
        TreeNode* right = root;
        while(left) {
            ++height_left;
            left = left->left;
        }
        while(right) {
            ++height_right;
            right = right->right;
        }
        if(height_left == height_right) {       // the last layer is full
            return pow(2, height_left) - 1;
        }
        else {
            return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right);
        }
    }
};

2、判断左右子树的高度是否相同:

/**
 * 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 countNodes(TreeNode* root) {
        int ret = 0;
        while (root) {
            int height_left = getDepth(root->left);
            int height_right = getDepth(root->right);
            if (height_left != height_right) {
                ret += pow(2, height_right);
                root = root->left;
            }
            else {
                ret += pow(2, height_left);
                root = root->right;
            }
        }
        return ret;
    }
private:
    int getDepth(TreeNode *root) {
        if (root == NULL) {
            return 0;
        }
        return getDepth(root->left) + 1;
    }
};

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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