二叉树的最小深度

class Solution {
public:
    /**
     * @param root: The root of binary tree.
     * @return: An integer
     */
     int max=0;
    
   int flag=0,flag1=1;
    int minDepth(TreeNode *root) {
        // write your code here
    if(root==NULL)return 0;
    flag+=1;
   if(root->right==NULL&&root->left==NULL){
        if(flag1==1){max=flag;flag1=0;}
        if(max>flag)max=flag;
   }
   if(root->right!=NULL)minDepth(root->right);
   if(root->left!=NULL)minDepth(root->left);
   flag-=1;
   return max;
    }
};

给定一个二叉树,找出其最小深度。

二叉树的最小深度为根节点到最近叶子节点的距离。
样例

给出一棵如下的二叉树:

        1

     /     \ 

   2       3

          /    \

        4      5  

这个二叉树的最小深度为 2

解题思路:和最大深度类似,dfs遍历更新min,最后输出最小的min。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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