平衡二叉树

本文介绍了一种高效判断二叉树是否为平衡二叉树的方法,通过递归计算每个节点的左右子树深度,并检查深度差是否超过1来实现。这种方法避免了重复计算深度,提高了算法效率。

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题目描述:

输入一棵二叉树,判断该二叉树是否是平衡二叉树。

代码

class Solution {
public:
    bool IsBalanced_Solution(TreeNode* pRoot) {
        return Judge(pRoot)==-1?false:true;
    }
    //当子树是平衡二叉树时返回深度否则返回-1
    //若专门在每个节点求深度,容易想到,但是效率太低
    int Judge(TreeNode* root)
    {
        if(root==NULL)
            return 0;
        else
        {
            int height_left=0,height_right=0;
            height_left=Judge(root->left);
            if(height_left==-1)
                return -1;
            height_right=Judge(root->right);
            if(height_right==-1)
                return -1;
            if(abs(height_left-height_right)>1)
                return -1;
            else
                return max(height_left,height_right)+1;
        }
    }
    //绝对值
    int abs(int a)
    {    
        return a>0?a:-a;
    }
    //最大值
    int max(int a,int b)
    {
        return a>b?a:b;
    }
};
内容概要:本文深入探讨了DevOps流程落地中自动化测试与监控体系的构建,强调二者是保障软件质量和系统稳定性的重要支柱。自动化测试涵盖从单元测试到端到端测试的全流程自动化,而监控体系则通过实时采集和分析系统数据,及时发现并解决问题。文章介绍了测试金字塔模型的应用、监控指标的分层设计、测试与生产环境的一致性构建以及告警策略的精细化设置等核心技巧。此外,还提供了基于Python和Prometheus的具体代码案例,包括自动化接口测试脚本和监控指标暴露的实现,展示了如何在实际项目中应用这些技术和方法。 适合人群:对DevOps有一定了解,从事软件开发、运维或测试工作的技术人员,特别是那些希望提升自动化测试和监控能力的从业者。 使用场景及目标:①高并发业务系统中,模拟大规模用户请求,验证系统抗压能力和稳定性;②关键业务流程保障,确保金融交易、医疗数据处理等敏感业务的合规性和可追溯性;③微服务架构系统下,通过契约测试和分布式链路追踪,保证服务间的兼容性和故障快速定位。 阅读建议:本文不仅提供了理论指导,还有详细的代码示例,建议读者结合自身项目的实际情况,逐步实践文中提到的技术和方法,特别是在构建自动化测试框架和监控系统时,关注环境一致性、测试覆盖率和性能指标等方面。
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