Cracking the coding interview--Q4.3

本文介绍了一种创建具有最小高度的二叉树的算法,通过将已排序数组对半分并以中间数作为父节点来实现。算法递归地构建二叉树,确保左右子树平衡。

题目

原文:

Given a sorted (increasing order) array, write an algorithm to create a binary tree with minimal height.

译文:

给一个已经排好序(增序)的数组,写一个算法创建一个具有最小高度二叉树。

解答

要使二叉树高度最小,则其左右结点数应相当。那么将数组对半分,以中间数为父结点,左边为小于父结点的数,右边为不小于父结点的数,依此做递归,遍历完所以数即可,代码如下:

class Q4_3{
	public static void buildMinHeightBTree(TreeNode parent,int[] arr,int start,int end){
		if(start<=end){
			int mid=(start+end)>>1;
			TreeNode tn=new TreeNode();
			tn.value=arr[mid];
			tn.parent=parent;
			if(parent.value>tn.value){
				parent.lchild=tn;
			}else{
				parent.rchild=tn;
			}
			buildMinHeightBTree(tn,arr,start,mid-1);
			buildMinHeightBTree(tn,arr,mid+1,end);
		}
	}
	
	public static void main(String[] args){	
		int[] arr = new int[]{1,3,4,5,6,7,8};
		TreeNode root = new TreeNode();
		root.value = 5;
		buildMinHeightBTree(root,arr,0,2);
		buildMinHeightBTree(root,arr,4,6);
		System.out.println(TreeNode.printTree(root));
	}
}

class TreeNode{
	int value;
	TreeNode lchild;
	TreeNode rchild;
	TreeNode parent;
	
	public static String printTree(TreeNode root){
		if(root==null){
			return "#";
		}else{
			return root.value+"("+printTree(root.lchild)+","+printTree(root.rchild)+")";
		}
	}
}

如有更好的方法,还望交流!

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一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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