[LeetCode] 94. Binary Tree Inorder Traversal

题:https://leetcode.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/description/

题目

Given a binary tree, return the inorder traversal of its nodes’ values.

Example:

Input: [1,null,2,3]
1
\
2
/
3

Output: [1,3,2]
Follow up: Recursive solution is trivial, could you do it iteratively?

思路

中序遍历,两种方法:
1.resursion 递归,注意访问节点的次序。
2.stack 模拟resursion ,其实也是注意访问次序。模型应该记住。

code

########## recursion ###########
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
def getInorder(root,res):
    if root != None:
        if root.left != None:
            getInorder(root.left,res)
        res.append(root.val)

        if root.right != None:
            getInorder(root.right,res)

class Solution:

    def inorderTraversal(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """
        res = []
        getInorder(root,res)

        return res
################# stack ##################
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    def inorderTraversal(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """
        nodestack = []
        res = []
        cursor = root
        while cursor!=None or len(nodestack)!=0:
            while cursor !=None :
                nodestack.append(cursor)
                cursor = cursor.left
            cursor = nodestack.pop(-1)
            res.append(cursor.val)
            cursor = cursor.right

        return res
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
### 关于LeetCode94题的信息 LeetCode94题名为 **Binary Tree Inorder Traversal**,其目标是对二叉树执行中序遍历并返回节点值的结果列表。此问题的核心在于理解二叉树的结构以及如何实现中序遍历算法。 #### 中序遍历定义 中序遍历是一种深度优先搜索(DFS)策略,在访问根节点之前先访问左子树,之后再访问右子树。具体顺序如下: 1. 遍历左子树; 2. 访问当前节点; 3. 遍历右子树; 对于一棵二叉树 `root` 的输入数据形式通常是一个数组表示法或者直接给出树形结构。以下是两种常见的解法:递归方法和迭代方法。 #### 方法一:递归实现 递归是最直观的方法来完成中序遍历。通过函数调用栈自然地实现了回溯过程。 ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def inorderTraversal(root: TreeNode): result = [] def dfs(node): if not node: return dfs(node.left) # 左子树 result.append(node.val) # 当前节点 dfs(node.right) # 右子树 dfs(root) return result ``` #### 方法二:迭代实现 为了减少递归带来的额外开销,可以采用显式的栈模拟递归的过程。这种方法更加高效且易于控制内存消耗。 ```python def inorderTraversal(root: TreeNode): stack, result = [], [] current = root while current or stack: while current: stack.append(current) # 将所有左子节点压入栈 current = current.left current = stack.pop() # 弹出最近的一个未处理节点 result.append(current.val) # 处理该节点 current = current.right # 转向右子树继续探索 return result ``` 以上两种方法均能有效解决LeetCode94题的要求,并满足时间复杂度 \(O(n)\),其中 \(n\) 是二叉树中的节点数量[^4]。 --- ### 解决方案总结 无论是使用递归还是迭代的方式,都可以成功获取到二叉树的中序遍历结果。需要注意的是边界条件的处理,比如当输入为空时应返回空列表[]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值