Careercup - Google面试题 - 5765091433644032

本文探讨了如何通过前序遍历的方式实现二叉树的序列化与反序列化过程,采用特殊符号标记空节点,确保每棵二叉树都有其独特的序列化表示形式。

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2014-05-08 09:32

题目链接

原题:

Given a binary tree, how would you copy it from one machine to the other, assume you have a flash drive. I believe we should write the binary tree to file and have the other machine de-serialize it. But how should we do it?

题目:如何序列化和反序列化一颗二叉树。

解法:做法当然有很多种,但基本都是基于某种遍历方式去进行文本或者二进制的表示。文本比较直观,不过二进制的序列化应该在空间上更有效率。我的思路是前序遍历,并用一个特殊符号来标记空指针。用括号来表示一颗完整的树,这样就能递归进行序列化/反序列化了。好像之前刚做了个一样的题,所以这题没有写代码。

代码:

 1 // http://www.careercup.com/question?id=5765091433644032
 2 // Transfer a binary tree to another machine? Of course, serialization and deserialization.
 3 // Any kind of tree traversal with the help of a special notation to represent 'NULL' can do the serialization.
 4 // For example, preorder traversal for the tree below:
 5 //               1
 6 //             /   \
 7 //            2     8
 8 //           / \   / \
 9 //          7  12 34  9
10 //
11 // If we use '#' to represent NULL, the preorder traversal looks like {1, 2, 7, #, #, 12, #, #, 8, 34, #, #, 9, #, #}
12 // With this you can output the array to a text file.
13 // The '#' notation ensures that every binary tree has its unique preorder traversal.
14 int main()
15 {
16     return 0;
17 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuli19901106/p/3715518.html

ORB-SLAM2是一种用于实时单目、双目和RGB-D相机的视觉SLAM系统,是由西班牙国家研究委员会(CSIC)领导的研究团队开发的。它使用了ORB( Oriented FAST and Rotated BRIEF,基于FAST角点检测和BRIEF描述子的改进算法)上的特征,并使用Bundle Adjustment优化算法来提高相机姿态的估计精度。ORB-SLAM2源码中文详解pdf,主要是对ORB-SLAM2算法进行详细的解析,方便了解该算法并进行修改定制。以下是本人对具体内容的一些观点: 首先,该pdf分为5部分,分别是ORB-SLAM2算法的总体介绍、系统设计、系统架构与流程、实验结果与分析和源码解读。其中,总体介绍部分介绍了ORB-SLAM2系统的功能和应用场景,并提出了该系统的优势和不足点。系统设计部分详细介绍了系统的设计思路和实现方式,主要包括相机模型、特征提取、特征匹配、姿态估计和位姿优化等方面。系统架构与流程部分则重点介绍了ORB-SLAM2实现过程中的整体架构和流程。 接着,实验结果与分析部分介绍了ORB-SLAM2在Kitti数据集、EuRoC MAV数据集和TUM RGB-D SLAM dataset等公共的数据集上的实验结果,分析了系统的性能和稳定性,并在实验过程中解决了一些系统出现的问题。最后,源码解读部分是对ORB-SLAM2源代码的详细解释,方便参考者了解和修改该算法。该部分包括ORB-SLAM2的主要模块(包括System、Tracker、LoopClosing、Map和Optimizer等模块)的源代码解释和功能说明。同时,该部分还详细介绍了ORB特征提取和尺度恢复、相机运动估计、位姿优化和闭环检测等关键技术的源代码实现和运行原理。 总的来说,ORB-SLAM2源码中文详解pdf系统性地介绍了ORB-SLAM2算法的原理、设计思路和实现流程,方便参考者了解该算法并进行修改优化。同时,该文还详细介绍了ORB-SLAM2的源代码实现和关键技术,对学习和研究计算机视觉SLAM技术的人士都有很大的参考价值。
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