二叉树的多种遍历及dfs,bfs思考

本文详细介绍了二叉树的先序、中序、后序遍历以及广度优先遍历方法,这些都是深度优先搜索(DFS)的应用。同时,探讨了回溯算法在解决树形结构问题中的作用,例如寻找满足特定条件的子树数量。通过对这些基本算法的理解,有助于提升在数据结构和算法领域的技能。

    //二叉树广度遍历

1.先序遍历


public void digui(TreeNode node,ArrayList list){
if(node == null) return;
list.add(node);
digui(node.left,list);
digui(node.right,list);

}



2.中序遍历


public void digui(TreeNode node,ArrayList list){
if(node == null) return;

digui(node.left,list);
list.add(node);
digui(node.right,list);

}



3.后序遍历


public void digui(TreeNode node,ArrayList list){
if(node == null) return;

digui(node.left,list);

digui(node.right,list);
list.add(node);
}



4.广度遍历  一行行打印
    //二叉树的中序  先序  后续都是dfs  深度遍历,


    //回溯 就是剪枝

回缩问题比如:一棵树 和一个数字,求从根节点开始 向下相加 等于这个数的所有子树的数量

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
一、基础信息 数据集名称:可回收材料目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,701张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 - 总计:8,801张图片 分类类别: - carton(纸板):常见可回收包装材料 - metal(金属):如铝罐铁制品等可回收金属 - papel(纸):纸张类可回收材料 - plastico(塑料):塑料瓶容器等可回收塑料 - vidrio(玻璃):玻璃瓶罐等可回收玻璃 标注格式:YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动识别分类可回收材料的AI模型,用于智能垃圾桶或回收站,提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用: 集成至环保设备或移动应用,提供实时材料识别功能,促进垃圾分类资源回收,支持绿色倡议。 学术与工业研究: 支持计算机视觉在环境科学废物管理领域的研究,推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训: 可用于学校或社区项目,作为垃圾分类教育的视觉辅助工具,提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 标注采用YOLO格式,确保边界框定位准确,类别覆盖五种常见可回收材料,具有高度实用性。 数据规模合理: 拥有超过8,000张图片,训练集、验证集测试集分布均衡,支持有效的模型训练评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),可直接用于目标检测模型开发,加速应用部署。 环保价值突出: 专注于可回收材料识别,有助于减少垃圾污染、促进循环经济,具有显著的社会环境效益。
Python中的二叉树遍历可以使用广度优先搜索(BFS深度优先搜索(DFS)两种方法。 BFS(广度优先搜索)是一种逐层遍历二叉树的方法。从根节点开始,按照层级顺序依次访问每个节点,先访问左子节点,再访问右子节点。具体实现可以使用队列来辅助实现。以下是BFS的实现方式: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def bfs(root): if not root: return [] queue = [root] result = [] while queue: node = queue.pop(0) result.append(node.val) if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) return result ``` DFS(深度优先搜索)是一种先访问根节点,然后递归地访问左子树右子树的方法。DFS有三种常见的遍历方式:前序遍历、中序遍历后序遍历。以下是DFS的实现方式: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def dfs_preorder(root): if not root: return [] result = [] result.append(root.val) result += dfs_preorder(root.left) result += dfs_preorder(root.right) return result def dfs_inorder(root): if not root: return [] result = [] result += dfs_inorder(root.left) result.append(root.val) result += dfs_inorder(root.right) return result def dfs_postorder(root): if not root: return [] result = [] result += dfs_postorder(root.left) result += dfs_postorder(root.right) result.append(root.val) return result ```
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