LeetCode - Binary Tree Level Order Traversal

本文介绍了一种使用DFSID实现二叉树层次遍历的方法,并提供了详细的C++代码实现。通过递归地访问每个节点并按层级记录其值,最终形成一个二维数组,展示每层节点的值。

题意

输出每一层结点的值。

思路

一星期没做题了。。哎。。

我用的DFSID。

代码

  1. #include <cstdio>
  2. #include <vector>
  3. using namespace std;
  4. class Solution {
  5. int depth;
  6. vector<vector<int> >ans;
  7. bool flag;
  8. public:
  9. void DFSID(TreeNode *curNode, int curDep)
  10. {
  11. if (curDep > depth) return;
  12. if (curDep < depth)
  13. {
  14. if (curNode->left) DFSID(curNode->left, curDep + 1);
  15. if (curNode->right) DFSID(curNode->right, curDep + 1);
  16. }
  17. if (curDep == depth)
  18. {
  19. ans[depth].push_back(curNode->val);
  20. flag = true;
  21. }
  22. }
  23. vector<vector<int> > levelOrder(TreeNode *root) {
  24. if (root == 0) return ans;
  25. int i, j;
  26. depth = -1;
  27. flag = true;
  28. while (flag)
  29. {
  30. depth++;
  31. flag = false;
  32. vector<int> tmpVec;
  33. ans.push_back(tmpVec);
  34. DFSID(root, 0);
  35. }
  36. ans.pop_back();
  37. return ans;
  38. }
  39. };

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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