606. Construct String from Binary Tree 二叉树的字符串描述

本文介绍了一种将二叉树转换为字符串的算法,遵循先序遍历的原则,并通过递归实现。对于空节点使用空括号对表示,但会省略不影响一到一映射关系的多余空括号。提供了具体的示例来展示如何从二叉树结构生成相应的字符串。

You need to construct a string consists of parenthesis and integers from a binary tree with the preorder traversing way.
The null node needs to be represented by empty parenthesis pair “()”. And you need to omit all the empty parenthesis pairs that don’t affect the one-to-one mapping relationship between the string and the original binary tree.
根据给定的二叉树返回根据其建立的字符串,建立原则按照先序序列顺序,有子节点的用括号括起来,叶子节点的括号省略。特别的,若左孩子不存在而有孩子存在,则左孩子的括号不可省略。
Example 1:

Input: Binary tree: [1,2,3,4]
       1
     /   \
    2     3
   /    
  4     

Output: "1(2(4))(3)"

Explanation: Originallay it needs to be "1(2(4)())(3()())", 
but you need to omit all the unnecessary empty parenthesis pairs. 
And it will be "1(2(4))(3)".

Example 2:

Input: Binary tree: [1,2,3,null,4]
       1
     /   \
    2     3
     \ 
      4 

Output: "1(2()(4))(3)"

Explanation: Almost the same as the first example, 
except we can't omit the first parenthesis pair to break the one-to-one mapping relationship between the input and the output.

思路
递归调用即可。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    string tree2str(TreeNode* t) {
        if(t==nullptr) return "";
        string res;
        res+=to_string(t->val);
        if(t->left) res+="("+tree2str(t->left)+")";
        else if( t->right) res+="()";
        if(t->right) res+="("+tree2str(t->right)+")";
        return res;
    }
};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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