特定深度节点链表

MATLAB基础应用精讲-【图像处理】GNN图神经网络(附python代码实现) 图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势,受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。图结构可描述复杂关系,如基因结构、通信网络、交通路线、社交网络等。图计算挖掘结构信息,但无法学习节点特征。神经网络在欧氏空间数据上表现优越,但无法直接应用于非欧氏空间的图数据。图神经网络结合图计算和神经网络优势,处理非欧氏空间数据及其复杂特征,应用于网络链接预测、推荐系统和交通道路分析等场景。实际应用中,图数据规模庞大,如百亿级节点、千亿级边,存储开销超过10TB。 阅读详情

题目

给定一棵二叉树,设计一个算法,创建含有某一深度上所有节点的链表(比如,若一棵树的深度为 D,则会创建出 D 个链表)。返回一个包含所有深度的链表的数组。

示例:

输入:[1,2,3,4,5,null,7,8]

        1
       /  \ 
      2    3
     / \    \ 
    4   5    7
   /
  8

输出:[[1],[2,3],[4,5,7],[8]]

思路

1.类似于二叉树的层次遍历,借助队列和两个计数器
2.区别点是这里需要根据每层节点的值返回链表
相关链接二叉树的层次遍历

实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<ListNode*> listOfDepth(TreeNode* tree) {
        vector<ListNode*> res;
        queue<TreeNode*> tmp;
        int first = 0;
        int second = 0;
        if (tree == nullptr) {
            return res;
        }
        tmp.push(tree);
        ++first;
        ListNode* head = nullptr;
        ListNode* tmp_node = nullptr;
        while (first > 0) {
            TreeNode* node = tmp.front();
            if (head == nullptr) {
                head = new ListNode(node->val);
                tmp_node = head;
            } else {
                 tmp_node->next = new ListNode(node->val);
                 tmp_node = tmp_node->next;
            }
            if (node->left != nullptr) {
                tmp.push(node->left);
                ++second;
            }
            if (node->right != nullptr) {
                tmp.push(node->right);
                ++second;
            }
            tmp.pop();
            --first;
            if (first == 0) {
                res.push_back(head);
                head = nullptr;
                tmp_node = nullptr;
                first = second;
                second = 0;
            }
        }
        return res;
    }
};
流体动力学仿真软件:SU2_(1).SU2简介与安装 SU2 是一个开源的计算流体动力学(CFD)和计算结构动力学(CSD)仿真软件,由斯坦福大学的航空航天系开发。它主要用于解决流体动力学问题,包括但不限于空气动力学、热力学、化学反应流等。SU2 的特点在于其高度的灵活性和可扩展性,使其成为科研和工业领域中非常受欢迎的工具。SU2 采用有限体积法(FVM)和有限元法(FEM)进行数值求解,支持多种物理模型和求解器,如 Euler 方程、Navier-Stokes 方程、RANS 方程等。 阅读详情

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