Binary Tree Tilt - LintCode

本文介绍了一种计算二叉树节点倾斜值的方法,通过递归遍历将每个节点的值更新为其左右子树值之和,并计算左右子树值之差的绝对值作为该节点的倾斜值。

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描述
Given a binary tree, return the tilt of the whole tree.

The tilt of a tree node is defined as the absolute difference between the sum of all left subtree node values and the sum of all right subtree node values. Null node has tilt 0.

The tilt of the whole tree is defined as the sum of all nodes’ tilt.

1.The sum of node values in any subtree won't exceed the range of 32-bit integer.
2.All the tilt values won't exceed the range of 32-bit integer.

样例

Input: 
         1
       /   \
      2     3
Output: 1
Explanation: 
Tilt of node 2 : 0
Tilt of node 3 : 0
Tilt of node 1 : |2-3| = 1
Tilt of binary tree : 0 + 0 + 1 = 1

思路
将二叉树节点的值置为左右子树的值得和,节点的tilt就是左右子树值差的绝对值。

#ifndef C1172_H
#define C1172_H
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
class TreeNode{
public:
    int val;
    TreeNode *left, *right;
    TreeNode(int val){
        this->val = val;
        this->left = this->right = NULL;
    }
};
class Solution {
public:
    /**
    * @param root: the root
    * @return: the tilt of the whole tree
    */
    int findTilt(TreeNode * root) {
        // Write your code here
        if (!root)
            return 0;
        nodeSum(root);
        return tilt;
    }
    //将结点的值置为左右子树值的和
    int nodeSum(TreeNode *root)
    {
        if (!root)
            return 0;
        if (!root->left&&!root->right)
            return root->val;
        root->val += nodeSum(root->left);
        root->val += nodeSum(root->right);
        int l = 0, r = 0;
        if (root->left)
            l = root->left->val;
        if (root->right)
            r = root->right->val;
        tilt += abs(l - r);//计算结点的tilt值
        return root->val;
    }
    int tilt = 0;//记录所有结点tilt值得和
};
#endif
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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