LeetCode 102. Binary Tree Level Order Traversal

MATLAB - 使用 RRT 进行挖掘机运动规划 本例演示了如何使用运动规划器在包含障碍物的环境中为挖掘机规划路径。在此示例中,您将以运动树的简化形式为挖掘机建模,然后使用基于采样的运动规划器确定挖掘机在存在障碍物的两个姿势之间的可行路径。在 Simscape™ 多体™ 模型中模拟结果。 阅读详情

思路:这道题目感觉有点难度。题目的意思是将每一层的节点都放到一个list中,最后返回一个list

  public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        List<List<Integer>> answerList = new LinkedList<List<Integer>>();
        // nodeList用来记录每一层的节点
        List<Integer> nodeList = new ArrayList<Integer>();
        //current用来记录遍历每一层节点时,用来表示当前的节点
        LinkedList<TreeNode> current = new LinkedList<TreeNode>();
        // next用来记录下一层的节点。
        LinkedList<TreeNode> next = new LinkedList<TreeNode>();
        if(root == null){
            return answerList;
        }
        current.add(root);
        while(!current.isEmpty()){
        // remove()是把top节点拿出来并在队列中删除,并将下层节点放到next中
            TreeNode tr = current.remove();
            if(tr.left != null){
                next.add(tr.left);
            }
            if(tr.right != null){
                next.add(tr.right);
            }
            nodeList.add(tr.val);
            // 当队列为空时,就把这一层的nodeList放到answerList中。
            if(current.isEmpty()){
                current = next;
                next = new LinkedList<TreeNode>();
                answerList.add(nodeList);
                nodeList = new ArrayList<Integer>();
            }

        }
        return answerList;
    }
Qwen2.5-VL多模态微调超参数深度解析(上):训练流程与优化策略的量化机制分析 上篇文章通过系统化的对比实验,回答了多模态微调中的三个基础问题:“选什么方法”(LoRA/Full/Freeze/OFT对比)、“用什么配置”(60+组超参数组合)、“达到什么效果”(ROUGE-L/BLEU-4指标)。这些结果为后续工作奠定了实验基线,但也留下了更深层的疑问:为何相同方法在不同数据集上表现迥异?为何某些超参数的微小调整会引发性能剧变?如何在未见过的任务上快速找到最优配置?本文是对前文实验数据的二次挖掘与机理解析。我们将关注点从"做了什么实验"转移到"实验揭示了什么规律",实验视角从"结果对 阅读详情

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sipherhern
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