剑指Offer 18 树的子结构

本文介绍了一种算法,用于判断一棵二叉树是否包含另一棵二叉树作为其子结构。通过递归方式,首先在主树中查找子树的根节点,然后对比两棵树的结构是否一致。

题目

输入两棵二叉树A和B,判断B是不是A的子结构。

思路

  1. 首先在A树中找到树B的根节点node,再比较两个树node和B是否相等;
  2. 比较node是否包含B的树结构:
    采用递归的方式,遍历时只要有一个结点值不相等,就返回false;
    当B的子结点到达尾部null时,返回true;
    而如果B的子节点不为null,node的子结点为null时,要返回false,这个检查要在比较树结点值前进行,否则会NullPointerException报错。
    注意:程序的鲁棒性,采用防御式编程,处理无效输入。当二叉树A和B有一个为null时,返回false。
public class HasSubtree {
    public static boolean hasSubtree(BiTreeNode root1, BiTreeNode root2){
        boolean result =false;
        if (root1!=null&&root2!=null){
            if (root1.data==root2.data)
                result=doesTree1HaveTree2(root1,root2);
            if (!result)
                result=hasSubtree(root1.leftChild,root2);
            if (!result)
                result=hasSubtree(root1.rightChild,root2);
        }
        return result;
    }

    public static boolean doesTree1HaveTree2(BiTreeNode root1,BiTreeNode root2){
        if (root2==null)
            return true;
        if (root1==null)
            return false;
        if (root1.data!=root2.data){
            return false;
        }

        return doesTree1HaveTree2(root1.leftChild,root2.leftChild)&&doesTree1HaveTree2(root1.rightChild,root2.rightChild);
    }

    public static void main(String[] args) {
        //斜二叉树
        int[] array1={1,2,3,4,5,6,7};
        int[] array2={2,3,4};
        BiTreeNode root1=BiTreeNode.create(array1);
        BiTreeNode root2=BiTreeNode.create(array2);
        System.out.println(hasSubtree(root1,root2));
    }
}
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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