Leetcode-111: Minimum Depth of Binary Tree

本文介绍了一种使用递归方法来计算二叉树最小深度的算法,并通过具体示例展示了该算法的实现过程。适用于理解二叉树遍历及最小深度计算。

解法1: 递归。要注意二叉树退化成单链表的情形。

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode *left;
    TreeNode *right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};

int minDepth(TreeNode* root) {
    if (!root) return 0;
    if (root && !root->left && !root->right) return 1;
    if (root && !root->left) return minDepth(root->right)+1;
    if (root && !root->right) return minDepth(root->left)+1;
    return min(minDepth(root->left), minDepth(root->right))+1;

}

int main()
{
    TreeNode t1(3);
    TreeNode t2(9);
    TreeNode t3(20);
    TreeNode t4(15);
    TreeNode t5(7);

    t1.left=&t2;
    t1.right=&t3;
    t3.left=&t4;
    t3.right=&t5;

    cout<<minDepth(&t1)<<endl;

    TreeNode ta(1);
    TreeNode tb(2);
    TreeNode tc(3);
    TreeNode td(4);
    TreeNode te(5);

    ta.left=&tb;
    tb.left=&tc;
    tc.left=&td;
    td.left=&te;

    cout<<minDepth(&ta)<<endl;

    return 0;
}

解法2: 待定

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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