LeetCode--Binary Tree Level Order Traversal

本文介绍了一种使用BFS算法实现的二叉树层次遍历方法,通过将每层节点的值依次加入数组并返回,实现了从左到右、从上到下的层次遍历。

题目:

Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level).

For example:
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

return its level order traversal as:

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

解读:给于一颗二叉树。从左到右从上到下,每一层的节点的val值组成一个数组,所以数组再放到一个数组中返回。


思路:BFS算法。从根节点开始,非空根节点入队列。第一个数组只包含根节点的val值,加入到result中。循环队列当队列不为空,下一层的所有节点入队列,并把他们的val值组成的数组加入到result中,继续循环。


代码:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> result;
        if(root == NULL) return result;
        int level = 0;
        
        vector<int> first = {root->val};
        result.push_back(first);
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
        
        int next = 1;
        
        while(!q.empty()) {
            int num = next;
            next = 0;
            vector<int> val;
            for(int i = 0; i < num; i++){
                TreeNode* t = q.front();
                q.pop();
                if(t->left) {
                    q.push(t->left); 
                    next++;
                    val.push_back(t->left->val);
                }
                if(t->right) {
                    q.push(t->right);
                    next++; 
                    val.push_back(t->right->val);
                }
            }
            if(val.size() != 0)
            result.push_back(val);
        }
        return result;
    }
};


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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