1102. Invert a Binary Tree (25)

本文详细阐述了如何通过广度优先搜索和中序遍历来实现二叉树的反转操作,包括输入输出规范及代码实现。

1102. Invert a Binary Tree (25)

时间限制
400 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
16000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

The following is from Max Howell @twitter:

Google: 90% of our engineers use the software you wrote (Homebrew), but you can't invert a binary tree on a whiteboard so fuck off.

Now it's your turn to prove that YOU CAN invert a binary tree!

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (<=10) which is the total number of nodes in the tree -- and hence the nodes are numbered from 0 to N-1. Then N lines follow, each corresponds to a node from 0 to N-1, and gives the indices of the left and right children of the node. If the child does not exist, a "-" will be put at the position. Any pair of children are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, print in the first line the level-order, and then in the second line the in-order traversal sequences of the inverted tree. There must be exactly one space between any adjacent numbers, and no extra space at the end of the line.

Sample Input:
8
1 -
- -
0 -
2 7
- -
- -
5 -
4 6
Sample Output:
3 7 2 6 4 0 5 1

6 5 7 4 3 2 0 1

这个题目已经将二叉树的结构信息给出了,题目的重点应该是在于invert,但是如果采用vector来保存节点的孩子信息,那么就不需要进行特意的Invert了,只要在遍历的时候,将vector中存储的两个孩子节点代表的意思取反即可,即将第一个作为右孩子,将第二个作为左孩子。然后就是使用广度优先搜索逐层打印信息,在使用中序遍历即可。

#include <iostream>
#include <map>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
map<int,vector<int> >tree;
vector<int> inor;
void bfs(int root);
void iner_traversal(int root);
int main()
{
    int n;
    cin >>n;
    char tmp;
    //输出二叉树的节点关系信息,并且找到根节点
    int root_num;
    vector<int> record(n,0);
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<2;j++)
        {
            cin >>tmp;
            if(tmp=='-')
                tree[i].push_back(-1);
            else
            {
                tree[i].push_back(tmp-'0');
                record[tmp-'0']++;
            }
        }
    }
    vector<int>::iterator iter=record.begin();
    int i=0;
    for(;iter!=record.end();iter++,i++)
        if(*iter!=1)
            root_num=i;
    //广度优先搜索,逐层打印信息
    bfs(root_num);
    //中序遍历,将数值进行存储
    iner_traversal(root_num);
    //中序遍历结果输出
    iter=inor.begin();
    cout <<*iter;
    iter++;
    for(;iter!=inor.end();iter++)
        cout <<" " <<*iter;
    cout <<endl;
    return 0;
}
void bfs(int root)
{
    queue<int> q;
    q.push(root);
    bool flag=true;
    while(!q.empty())
    {
        int tmp=q.front();
        q.pop();
        if(flag)
        {
            cout <<tmp;
            flag=false;
        }
        else
            cout <<" "<<tmp;
        if(tree[tmp].at(1)!=-1)
            q.push(tree[tmp].at(1));
        if(tree[tmp].at(0)!=-1)
            q.push(tree[tmp].at(0));
    }
    cout <<endl;
}
void iner_traversal(int root)
{
    if(tree[root].at(1)!=-1)
        iner_traversal(tree[root].at(1));
    inor.push_back(root);
    if(tree[root].at(0)!=-1)
        iner_traversal(tree[root].at(0));
}


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
import cv2 import numpy as np def is_approx_rect(contour, epsilon_factor=0.02): peri = cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon_factor * peri, True) return (4 <= len(approx) <= 5 and cv2.isContourConvex(approx)), approx def calc_center(approx): M = cv2.moments(approx) if M["m00"] == 0: return None return int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]) def distance(p1, p2): return np.sqrt((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2) def main(): cap = cv2.VideoCapture("222.mp4") if not cap.isOpened(): print("打开视频失败") return prev_center = None while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50, 50))) contours_data = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = contours_data[1] if len(contours_data) == 3 else contours_data[0] candidates = [] for cnt in contours: is_rect, approx = is_approx_rect(cnt) if is_rect: center = calc_center(approx) if center: candidates.append((approx, center, cv2.contourArea(approx))) if not candidates: selected = None elif prev_center is None: selected = max(candidates, key=lambda x: x[2]) else: candidates.sort(key=lambda x: distance(x[1], prev_center)) top_n = [candidates[0]] for c in candidates[1:]: if distance(c[1], prev_center) - distance(candidates[0][1], prev_center) < 50: top_n.append(c) else: break selected = max(top_n, key=lambda x: x[2]) display_frame 将上述代码改成适用于 openmv4 h7 plus 的代码要求给出完整代码
08-03
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