剑指offer(六十一) 序列化二叉树

二叉树序列化与反序列化
本文详细解析了二叉树的序列化和反序列化算法,采用前序遍历方式,通过标记叶子节点简化序列化过程,实现二叉树结构的字符串表示,并能准确还原。

序列化二叉树

题目描述

请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树

思路

首先考虑将二叉树序列化,可以使用前序、中序、后序或者层次遍历的方式。

在做这道题之前,我考虑到的是,至少需要两个遍历序列才能恢复出一颗二叉树。
实则不然,如果要求输出的不是标准的前、中、后序遍历序列,我们完全可以对叶子节点进行标记。比如,叶子节点的左右子结点的值可以标记为"#",如此一来,我们也可以通过叶子节点来分割左右子树的序列。

我这道题选择使用前序遍历:

序列化的过程,实则是一个递归过程,同前序遍历的产生一致。唯一不同的点在于,将叶子节点的子结点(时则不存在)以"#“的形式存储在生成的序列里,每个节点的值都使用”,"分隔开。
注意:递归结束的条件就是子结点为null。

反序列化的过程,理所应当也是使用递归比较方便(但这不意味着迭代无法解决,只是太麻烦)。每次从序列中取出第一个结点作为根结点,然后将左子树指向对其余序列的反序列化,左子树反序列化(层层递归的过程)全都完成后,开始右子树的反序列化,最终得到一棵二叉树。
注意:递归结束的条件是遇到"#"或者字符串操作完毕。

题解

/*
public class TreeNode {
    int val = 0;
    TreeNode left = null;
    TreeNode right = null;

    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;

    }

}
*/
public class Solution {
    public String[] strs;
    public int index=-1;
    String Serialize(TreeNode root) {
        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        if(root==null){
            sb.append("#,");
            return sb.toString();
        }
        sb.append(root.val+",");
        sb.append(Serialize(root.left));
        sb.append(Serialize(root.right));
        return sb.toString();
  }
    TreeNode Deserialize(String str) {
        if(strs == null){
            strs = str.split(",");
        }
        index++;
        if(index>=strs.length||strs[index].equals("#"))
            return null;
        else{
            TreeNode root = new TreeNode(new Integer(strs[index]));
            root.left = Deserialize(str);
            root.right = Deserialize(str);
            return root;
        }
  }
}
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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