【Leetcode】Binary Search Tree Iterator

题目链接:https://leetcode.com/problems/binary-search-tree-iterator/

题目:

Implement an iterator over a binary search tree (BST). Your iterator will be initialized with the root node of a BST.

Calling next() will return the next smallest number in the BST.

Note: next() and hasNext() should run in average O(1) time and uses O(h) memory, where h is the height of the tree.

思路:

1、BST中序遍历,遍历结果存到队列中。next不断出队。next和hasNext时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(n)。

2、用栈保存,空间复杂度为O(h)。

算法1:

	public class BSTIterator {
		Queue<Integer> q = null;

		public BSTIterator(TreeNode root) {
			q = new LinkedList<Integer>();
			q = inOrder(root, q);
		}

		public Queue<Integer> inOrder(TreeNode p, Queue<Integer> queue) {
			if (p != null) {
				queue = inOrder(p.left, queue);
				queue.offer(p.val);
				queue = inOrder(p.right, queue);
			}
			return queue;
		}

		/**
		 * @return whether we have a next smallest number
		 */
		public boolean hasNext() {
			return !q.isEmpty();
		}

		/**
		 * @return the next smallest number
		 */
		public int next() {
			return q.poll();
		}
	}


算法2:

public class BSTIterator {
	Stack<TreeNode> q = null;

	public BSTIterator(TreeNode root) {
		q = new Stack<TreeNode>();
		while (root != null) {
			q.push(root);
			root = root.left;
		}
	}

	/**
	 * @return whether we have a next smallest number
	 */
	public boolean hasNext() {
		return !q.isEmpty();
	}

	/**
	 * @return the next smallest number
	 */
	public int next() {
		TreeNode t = q.pop();
		TreeNode p = t.right;
		if (p != null) { // 如果t的右子树不为空,则入栈
			q.push(p);
			while (p.left != null) {// 压入右子树自上而下所有最左结点
				q.push(p.left);
				p = p.left;
			}
		}
		return t.val;
	}
}


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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