力扣做题笔记——剑2 32.从上到下打印二叉树Ⅰ&从上到下打印二叉树Ⅱ&从上到下打印二叉树Ⅲ

本文详细介绍了二叉树的层次遍历方法,包括简单的从上到下打印、按层打印以及之字形打印三种不同方式,并提供了具体的实现代码。

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Ⅰ.从上到下打印二叉树Ⅰ
从上到下打印出二叉树的每个节点,同一层的节点按照从左到右的顺序打印。
例如:
给定二叉树:3,9,20,null,null,15,7

返回:`[3,9,20,15,7]` **提示** 1. `节点总数<=1000`

思路
很平常的广度优先遍历方法,使用一个队列记录每一层的节点。
代码

vector<int> levelOrder(TreeNode* root) {
    vector<int> res;
    if (root == nullptr) return res;
    queue<TreeNode*> line;
    TreeNode* node = root;
    line.push(root);
    print(node, line, res);
    return res;
}
void print(TreeNode* root, queue<TreeNode*>& line, vector<int>& res){
    while(!line.empty()){
        if (line.front()->left != nullptr){
            line.push(line.front()->left);
        }
        if (line.front()->right != nullptr){
            line.push(line.front()->right);
        }         
        res.push_back(line.front()->val);
        line.pop();
    }
}

Ⅱ.从上到下打印二叉树Ⅱ
从上到下按层打印二叉树,同一层的节点按从左到右的顺序打印,每一层打印到一行。
例如:
给定二叉树:[3,9,20,null,null,15,7]
返回其层次遍历结果:

[
	[3],
	[9,20],
	[15,7]
]

提示

  1. 节点总数<=1000

思路
二叉树的层次遍历可以使用广度优先算法遍历,使用一个队列储存遍历到的节点即可,本题的难点在于如何分辨每一层的节点。

  1. 队列的初始化:若队列为空,则将根节点入队;
  2. 循环条件:队列不为空时,则进行入队、出队的操作。在循环内部可以使用for循环区分每一层,for循环的循环条件是每一层的节点个数,可以通过求队列的长度获得,因为在每遍历完一层后,本层的节点已经全部出队了,下一层的节点已经全部入队了。

代码

vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
    vector<vector<int>> res;
    if (root == nullptr) return res;
    TreeNode* node = root;
    queue<TreeNode*> lst;
    vector<int> temp;
    if (lst.empty()) lst.push(root);
    while (!lst.empty()){
        for (int i = lst.size(); i > 0; i--){
            if (lst.front()->left != nullptr) lst.push(lst.front()->left);
            if (lst.front()->right != nullptr) lst.push(lst.front()->right);
            temp.push_back(lst.front()->val);
            lst.pop();
        }
        res.push_back(temp);
        temp.clear();
    }
    return res;
}

Ⅲ.从上到下打印二叉树Ⅲ
请实现一个函数按照之字形顺序打印二叉树,即第一行按照从左到右的顺序打印,第二层按照从右到左的顺序打印,第三行再按照从左到右的顺序打印,其他行以此类推。
例如给定二叉树:[3,9,20,null,null,15,7]
返回其层次遍历结果:

[
	[3],
	[20,9],
	[15,7]
]

提示

  1. 节点总数<=1000

思路
两种思路:第一种是利用双头队列deque,当前为偶数行时,从队头入队,先左节点后右节点,保存队尾节点值;当前为奇数行时,从队尾入队,先右节点后左节点,保存队头节点值。第二种是在奇数行时利用vector容器的reverse函数将数组反转。
代码

// 方法1
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
    vector<vector<int>> res;
    if (root == nullptr) return res;
    TreeNode* node = root;
    deque<TreeNode*> lst;
    if (lst.empty()) lst.push_back(node);
    int j = 0;
    while (!lst.empty()){
        int n = lst.size();
        vector<int> temp;
        for (int i = n; i > 0; i--){
            if (j % 2 == 0){
                TreeNode* cur = lst.back();
                if (cur->left != nullptr) lst.push_front(cur->left);
                if (cur->right != nullptr) lst.push_front(cur->right);
                temp.push_back(cur->val);
                lst.pop_back();
            }
            else{
                TreeNode* cur = lst.front();
                if (cur->right != nullptr) lst.push_back(cur->right);
                if (cur->left != nullptr) lst.push_back(cur->left);
                temp.push_back(cur->val);
                lst.pop_front();
            }
        }
        j++;
        res.push_back(temp);
    }
    return res;
}

// 方法2
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
	vector<vector<int>> res;
   if(!root) return res;
    queue<TreeNode*> q;
    q.push(root);
    bool flag = true;
    while(!q.empty())
    {
        vector<int> tmp;
        int n = q.size();
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            TreeNode* node = q.front();
            q.pop();
            tmp.push_back(node->val);
            if(node->left) q.push(node->left);
            if(node->right) q.push(node->right);
        }
        if(flag)
        {
            res.push_back(tmp);
        }
        else
        {
            reverse(tmp.begin(), tmp.end());
            res.push_back(tmp);
        }
        flag = !flag;
    }
    return res;
}

本文题目及部分解答来自力扣:I. 从上到下打印二叉树 III. 从上到下打印二叉树 IIIII. 从上到下打印二叉树 III

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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