【剑指offer】 二叉树镜像

博客围绕操作给定二叉树,将其变换为源二叉树的镜像展开。从根节点开始,采用从上至下交换左右子节点的方法,即交换左右子树,再不断递归实现该操作。

题目描述

操作给定的二叉树,将其变换为源二叉树的镜像。

输入描述:

二叉树的镜像定义:源二叉树 
    	    8
    	   /  \
    	  6   10
    	 / \  / \
    	5  7 9 11
    	镜像二叉树
    	    8
    	   /  \
    	  10   6
    	 / \  / \
    	11 9 7  5

【分析】从根节点开始,从上至下开始交换左右子节点,即直接交换掉左右子树,然后不断递归,代码如下:

/*
struct TreeNode {
	int val;
	struct TreeNode *left;
	struct TreeNode *right;
	TreeNode(int x) :
			val(x), left(NULL), right(NULL) {
	}
};*/
class Solution {
public:
    void Mirror(TreeNode *pRoot) {
        if(pRoot == nullptr)
            return;
        if(pRoot->left == nullptr && pRoot->right == nullptr)
            return;
        TreeNode *pTemp = pRoot->left;
        pRoot->left = pRoot->right;
        pRoot->right = pTemp;
        if(pRoot->left)
            Mirror(pRoot->left);
        if(pRoot->right)
            Mirror(pRoot->right);
    }
};

 

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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