二叉树遍历

  1. 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列

{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。

由于任何一个二叉树节点的前序遍历序列和中序遍历序列是唯一的。给定节点的前序序列和后序序列可以唯一确定一个二叉树。

 

# class TreeNode:

#     def __init__(self, x):

#         self.val = x

#         self.left = None

#         self.right = None

class Solution:

    def reConstructBinaryTree(self, pre, tin):

        if not pre or not tin:

            return None

        root = TreeNode(pre.pop(0))

        index = tin.index(root.val)

        root.left = self.reConstructBinaryTree(pre, n[:index])

        root.right = self.reConstructBinaryTree(pre, tin[index + 1:])

        return root

 

  • pop() 函数用于移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值。obj -- 可选参数,要移除列表元素的索引值,不能超过列表总长度,默认为 index=-1,删除最后一个列表值。
  • index() 函数用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。list.index(obj)该方法返回查找对象的索引位置,如果没有找到对象则抛出异常。
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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