Binary Tree Upside Down

本文介绍了一种将特定类型的二叉树翻转为新树结构的算法,原树中所有右节点变为左叶节点。通过示例展示了翻转过程,并提供了一个C++实现方案。

Given a binary tree where all the right nodes are either leaf nodes 
with a sibling (a left node that shares the same parent node) or empty, 
flip it upside down and turn it into a tree where the original right nodes 
turned into left leaf nodes. Return the new root.

For example:
Given a binary tree {1,2,3,4,5},
  1
   / \
  2  3
   / \
  4  5
return the root of the binary tree [4,5,2,#,#,3,1].
   4
  / \
   5  2
  / \
 3  1

题内容是根据题目网上搜到的没法OJ,所以不知道自己的代码是否正确

class Solution {
public:
    TreeNode *upsideDownBinaryTree(TreeNode *root) 
    {
    	TreeNode *par = 0, *nodeR = 0, *cur = root;
    	while (cur != 0)
    	{
    		TreeNode *nextL = cur->left, *nextR = cur->right;
    		cur->left = nodeR;
    		cur->right = par;
    		par = cur;
    		nodeR = nextR;
    		if (nextL == 0)
    			return cur;
    		cur = nextL;    
    	}
    	return cur;
    }
};





内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
### `void preorder(binarytree tree)` 函数实现思路 前序遍历(Preorder Traversal)是一种二叉树的遍历方式,其遍历顺序为:根节点 -> 左子树 -> 右子树。`void preorder(binarytree tree)` 函数的目的就是实现对二叉树的前序遍历。 ### 递归实现 以下是使用递归方式实现 `void preorder(binarytree tree)` 函数的示例代码: ```python class BinaryTree: def __init__(self, root_val): self.key = root_val self.leftChild = None self.rightChild = None def preorder(self): print(self.key) if self.leftChild: self.leftChild.preorder() if self.rightChild: self.rightChild.preorder() # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 创建一个简单的二叉树 root = BinaryTree(1) root.leftChild = BinaryTree(2) root.rightChild = BinaryTree(3) root.leftChild.leftChild = BinaryTree(4) root.leftChild.rightChild = BinaryTree(5) # 调用前序遍历函数 root.preorder() ``` 上述代码定义了一个 `BinaryTree` 类,其中的 `preorder` 方法实现了前序遍历。在 `preorder` 方法中,首先打印当前节点的值,然后递归地调用 `preorder` 方法遍历左子树和右子树。 ### 非递归实现 也可以使用栈来实现非递归的前序遍历,以下是示例代码: ```python class BinaryTree: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None def preorder(root): if not root: return stack = [root] while stack: node = stack.pop() print(node.val) if node.right: stack.append(node.right) if node.left: stack.append(node.left) # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 创建一个简单的二叉树 root = BinaryTree(1) root.left = BinaryTree(2) root.right = BinaryTree(3) root.left.left = BinaryTree(4) root.left.right = BinaryTree(5) # 调用前序遍历函数 preorder(root) ``` 在非递归实现中,使用一个栈来模拟递归调用的过程。首先将根节点压入栈中,然后循环取出栈顶节点进行访问,并将其右子节点和左子节点依次压入栈中。 ### 使用方法 - **创建二叉树**:首先需要创建一个二叉树的实例,可以根据实际需求构建不同结构的二叉树。 - **调用 `preorder` 函数**:将创建好的二叉树的根节点作为参数传递给 `preorder` 函数,即可完成前序遍历并输出结果。
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