LeetCode:Maximum Depth of Binary Tree

二叉树深度计算:DFS与BFS方法
本文详细介绍了二叉树深度的计算方法,包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),并通过代码示例展示了如何实现。

转载自 http://www.cnblogs.com/bakari/p/4126693.html

要求:求二叉树的深度(二叉树的深度为最远叶子节点到根节点的距离,即根节点到最远叶子节点的距离)

Given a binary tree, find its maximum depth.

The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node.

有两种求解的思路,一种采用DFS的思想,一种采用BFS的思想,如下代码所示:

struct TreeNode {
    int            val;
    TreeNode*    left;
    TreeNode*    right;
    TreeNode(int x): val(x), left(NULL),right(NULL) {}
};

//采用DFS的思想
int maxDepth(TreeNode *root)
{
    if (NULL == root)
        return 0;
    int l = maxDepth(root->left);
    int r = maxDepth(root->right);

    return l > r ? l + 1:r+1;
    //以上这两种方式有一种更简便的方法
    //return 1 + max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right));
}

//采用BFS的方法,引入队列
int maxDepth(TreeNode *root)
{
    if (NULL == root)
        return 0;
    queue <TreeNode *> que;
    int nCount = 1;
    int nDepth = 0;// 记录队列里面每一层上的元素

    que.push(root);
    while(!que.empty()) {
        TreeNode *pTemp = que.front();
        que.pop();
        nCount --;

        if (pTemp->left)
            que.push(pTemp->left);
        if (pTemp->right)
            que.push(pTemp->right);
        
        if (nCount == 0) {
            nDepth ++;
            nCount = que.size();
        }
    }
    return nDepth;
}


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。
评论
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