LeetCode94. 二叉树的中序遍历

博客围绕二叉树中序遍历展开,给出题目链接及要求,即给定二叉树返回中序遍历,还提出用迭代算法替代递归算法的进阶要求。介绍了递归和压栈两种解题思路,压栈思路包含节点左子树压栈、处理右子树等操作。

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1.题目

https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/

给定一个二叉树,返回它的中序 遍历。
示例:

输入: [1,null,2,3]
   1
    \
     2
    /
   3

输出: [1,3,2]

进阶: 递归算法很简单,你可以通过迭代算法完成吗?


2.思路

第一种方法是递归,
第二种方法是压栈:

将节点左子树全部压栈
弹出栈顶所有没有右子树的元素并将其加入遍历结果,直到出现右子树
若当前元素有右子树,则将当前元素加入遍历结果
指向当前节点右子树
若当前节点为空,则结束遍历;若当前节点不为空,则继续循环上述操作

3.解题:
方法一

public class InorderTraversal {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return new ArrayList<>();
        }
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        result.addAll(inorderTraversal(root.left));
        result.add(root.val);
        result.addAll(inorderTraversal(root.right));
        return result;
    }
}

方法二
 

// 方法2
public class InorderTraversal1 {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        Stack<TreeNode> treeNodeStack = new Stack<>();
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        TreeNode node = root;
        while (node != null) {
            while (node != null) {
                treeNodeStack.push(node);
                node = node.left;
            }
            while (treeNodeStack.size() > 0 && (node = treeNodeStack.pop()).right == null) {
                result.add(node.val);
            }
            // node不可能为null
            if (node.right != null) {
                result.add(node.val);
            }
            node = node.right;
        }
        return result;
    }
}

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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