Populating Next Right Pointers in Each Node

本文介绍了一种解决二叉树节点连接问题的算法实现,通过遍历每一层的节点并将其相邻的节点进行连接,使得每个节点都可以直接访问到其下一个节点。该算法采用两种不同的实现方式,有效地完成了节点间的连接。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

I:

连相同列,再遍历下一层的相同列

/**
 * Definition for binary tree with next pointer.
 * struct TreeLinkNode {
 *  int val;
 *  TreeLinkNode *left, *right, *next;
 *  TreeLinkNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void connect(TreeLinkNode *root) {
        // IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as
        // the same Solution instance will be reused for each test case.
        if (!root) return;
        if (root->left) {
            TreeLinkNode *l=root->left, *r=root->right;
            while (l) {
                l->next=r;
                l=l->right;
                r=r->left;
            }
            connect(root->left);
            connect(root->right);
        }
    }
};


II:

/**
 * Definition for binary tree with next pointer.
 * struct TreeLinkNode {
 *  int val;
 *  TreeLinkNode *left, *right, *next;
 *  TreeLinkNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void connect(TreeLinkNode *root) {
        // IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as
        // the same Solution instance will be reused for each test case.
        TreeLinkNode *cur = root;
        while (cur) {
            TreeLinkNode *pre=NULL, *next=NULL;
            for ( ; cur!=NULL; cur=cur->next) {
                if (!next) next=cur->left?cur->left:cur->right;
                if (cur->left) {
                    if (pre) pre->next=cur->left;
                    pre=cur->left;
                }
                if (cur->right) {
                    if (pre) pre->next=cur->right;
                    pre=cur->right;
                }
            }
            cur=next;
        }
    }
    
};



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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