python第22天

本文探讨了在不改变二叉搜索树结构的情况下,如何恢复因两个节点错误交换而导致的树结构。通过迭代思想,深入理解如何定位并纠正错误节点,解决平行及相邻节点调换问题。
  1. 恢复二叉搜索树
    二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。

请在不改变其结构的情况下,恢复这棵树。

示例 1:

输入: [1,3,null,null,2]

1
/
3

2

输出: [3,1,null,null,2]

3
/
1

2
示例 2:

输入: [3,1,4,null,null,2]

3
/
1 4
/
2

输出: [2,1,4,null,null,3]

2
/
1 4
/
3`

关于这里我学习的是迭代的思想,一直往左走走到不能再走是然后入栈,排序比较大小找到被交换的两个数,这里有几个注意的点,一个是如果相邻的两个节点调换排序的问题。一个是关于平行调换的问题。

`

`python
class Solution:
    def recoverTree(self, root: TreeNode) -> None:
        """
        Do not return anything, modify root in-place instead.
        """
        firstNode = None
        secondNode = None
        pre = TreeNode(float("-inf"))

        stack = []
        p = root
        while p or stack:
            while p:
                stack.append(p)
                p = p.left
            p = stack.pop()
            
            if not firstNode and pre.val > p.val:
                    firstNode = pre
            if firstNode and pre.val > p.val
                    secondNode = p
            pre = p
            p = p.right
        firstNode.val, secondNode.val = secondNode.val, firstNode.val

内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
### 关于PAT Basic Level Practice的测试点及题目解析 #### 题目难度分级 PAT(Programming Ability Test)是由浙江大学举办的计算机程序设计能力考试,分为不同级别。其中乙级即Basic Level主要面向初学者,考察基本编程技能[^1]。 #### 测试点特点 对于PAT Basic Level中的某些特定题目而言,其测试点设置较为严格。例如,在处理字符串匹配类问题时,需要注意算法逻辑中何时应当终止循环以防止不必要的重复计算;而在涉及数值运算的问题里,则可能因为边界条件而增加复杂度[^3]。 #### 编程语言的选择影响 值得注意的是,尽管大部分简单题目可以作为学习某种新语言的良好实践材料,但在实际操作过程中可能会遇到由于所选语言特性而导致难以通过全部测试点的情况。比如Java在面对部分效率敏感型试题时表现不佳,这可能是由于该语言本身的执行速度相对较慢以及内存管理方式等因素造成的。因此有时不得不转而采用其他更适合解决此类问题的语言版本来完成解答[^2]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100000]; int c=1; void getPrime(){ int flag=0; for(int i=2;i<105000;i++){ flag=1; for(int j=2;j<=sqrt(i);j++){ if(i%j==0){ flag=0; break; } } if(flag==1) a[c++]=i; } } int main(){ int m,n,i,t=1; scanf("%d %d",&m,&n); getPrime(); for(i=m;i<=n;i++){ if(t%10==1){ printf("%d",a[i]); t++; }else{ printf(" %d",a[i]); t++; } if((t-1)%10==0) printf("\n"); } return 0; } ``` 上述C++代码展示了如何实现一个简单的质数打印功能,并且针对输出格式进行了特殊处理以满足特定要求。这段代码很好地体现了编写高效解决方案的重要性,尤其是在应对像PAT这样的在线评测系统时[^4]。
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