判断二叉树是否为平衡树

平衡二叉树

给定一个二叉树,确定它是高度平衡的。对于这个问题,一棵高度平衡的二叉树的定义是:一棵二叉树中每个节点的两个子树的深度相差不会超过1。

先求左子树和右子树的最大深度,然后判断是否相差大于1,如果是,则不可能是,如果相差小于,继续递归调用判断左子树和右子树是否都是平衡二叉树。

代码实现

bool isBalanced(TreeNode *root) {
        // write your code here
        if(root == NULL)
            return true;

        int leftDepth = MaxDepth(root->left);
        int rightDepth = MaxDepth(root->right);

        if(abs(rightDepth - leftDepth) > 1)
        {
            return false;
        }

        else{
            return isBalanced(root->left) && isBalanced(root->right);
        }
    }

    int MaxDepth(TreeNode *root){
        if(root == NULL)
            return false;
        int leftDepth = MaxDepth(root->left) + 1;
        int rightDepth = MaxDepth(root->right) + 1;

        return leftDepth > rightDepth ? leftDepth : rightDepth;
    }
ENVI软件在遥感影像处理中扮演着至关重要的角色,其中影像的几何纠正功能对于确保影像数据的确性至关重要。几何纠正的过程涉及调整影像坐标,使其与实际地理坐标系统一致,这一步骤对于后续的分析和制图至关重要。 参考资源链接:[ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/398pr5x5h3?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤如下: 1. 打开ENVI软件,导入需要进行几何纠正遥感影像。 2. 选择相应的工具,例如“Basic Tools”菜单下的“Geometric Correction”选项。 3. 根据影像数据类型和需要达到的度,选择合适的纠正方法。ENVI提供了多种纠正算法,包括多项式模型、共线方程、地面控制点(GCP)校正等。 4. 如果使用GCP校正,需要在影像上选择若干地面控制点,并输入这些点的实际地理坐标,作为校正的基础。 5. 进行校正参数的计算,这个过程通常涉及到解算一个或多个多项式方程,以最小化影像中的点与真实地理坐标间的偏差。 6. 使用计算得到的参数进行影像的重新采样和配准,最终输出几何校正后的影像。 7. 校正结果需要评估,一般通过比较校正前后GCP的残差来验证校正度和效果。 适用场景: 几何纠正广泛应用于地形变化检测、土地利用调查、城市规划、环境监测等多个领域。在这些应用场景中,影像的几何准确性直接影响到分析结果的可靠性。 为了深入学习ENVI中遥感影像几何纠正的更多细节和高级应用,推荐参考《ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化》一书。该指南不仅提供了理论知识,还详细介绍了操作步骤和实际应用案例,有助于读者全面掌握几何纠正的技巧和方法。 参考资源链接:[ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/398pr5x5h3?spm=1055.2569.3001.10343)
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