【Leetcode笔记】102.二叉树的层序遍历
目录
- 知识点
- Leetcode代码:
- ACM模式代码:
知识点
- vector、queue容器的操作
- 对
vector<int> vec;做插入元素操作:vec.push_back(x)。 - 对
queue<TreeNode*> que;做插入元素操作:que.push(root);。队列有四个常用的操作:push、pop、front、back,其中,push方法用于在队列的尾部插入一个元素,而pop方法用于移除队列的头部元素。front方法返回队列的第一个元素的引用,而back方法返回队列的最后一个元素的引用。
- 使用auto关键字来自动推断数据类型
for (const auto& level : result) {for (int val : level) {cout << val << " ";}cout << endl;
}
Leetcode代码:
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution
{
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> que; // 辅助的队列vector<vector<int>> result; // 存放最后结果if(root){que.push(root);}while(!que.empty()){int size = que.size(); // 每一层的节点个数,也是后面循环的次数vector<int> vec; // 存放每一层的节点值for(int i = 0; i < size; i++){TreeNode* tmp = que.front();que.pop();vec.push_back(tmp->val);if(tmp->left){que.push(tmp->left);}if(tmp->right){que.push(tmp->right);}}result.push_back(vec);}return result;}
};
ACM模式代码:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;struct TreeNode {int val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
};class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> que; // 辅助的队列vector<vector<int>> result; // 存放最后结果if (root) {que.push(root);}while (!que.empty()) {int size = que.size(); // 每一层的节点个数,也是后面循环的次数vector<int> vec; // 存放每一层的节点值for (int i = 0; i < size; i++) {TreeNode* tmp = que.front();que.pop();vec.push_back(tmp->val);if (tmp->left) {que.push(tmp->left);}if (tmp->right) {que.push(tmp->right);}}result.push_back(vec);}return result;}
};int main() {// 测试代码TreeNode* root = new TreeNode(3);root->left = new TreeNode(9);root->right = new TreeNode(20);root->left->left = new TreeNode(7);root->left->right = new TreeNode(11);root->right->left = new TreeNode(15);root->right->right = new TreeNode(7);Solution solution;vector<vector<int>> result = solution.levelOrder(root);for (const auto& level : result) {for (int val : level) {cout << val << " ";}cout << endl;}return 0;
}
测试用二叉树如下:

相关文章:
【Leetcode笔记】102.二叉树的层序遍历
目录 知识点Leetcode代码:ACM模式代码: 知识点 vector、queue容器的操作 对vector<int> vec;做插入元素操作:vec.push_back(x)。对queue<TreeNode*> que;做插入元素操作:que.push(root);。队列有四个常用的操作&…...
进程的状态
目录 1.操作系统的进程状态 2.Linux系统的进程状态 特殊的进程状态 进程的查看 1.操作系统的进程状态 a.新建:就是新建一个进程 b.运行:PCB结构体在运行队列中排队 c.阻塞:PCB结构体在等待队列中,等待非CPU资源就续 d:挂起…...
spring-boot集成websocket
引入Maven依赖包 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId><version>跟随spingboot版本</version> </dependency>后端代码 /*** 开启WebSocket支持*…...
【Python】【Flask】提交表单后报500错误
【背景】 日常用户使用的一个Online的基于Flask做的工具,今天忽然报错,看现象是点击表单提交按钮后发生错误。报500内部错误。 【分析】 用print步步为营接近root cause。 报错对应视图函数的展示部分正常执行。提交表单按钮后的内容全部没有正常执行。 提交表单用的方法是…...
Golang vs Java
目录 前言 一、语言背景与特性 二、性能与效率 三、生态系统与库支持 四、开发体验与工具支持 五、微服务架构设计中的对比 六、总结与建议 前言 在当今的软件开发世界中,选择合适的编程语言对于项目的成功至关重要。GoLang(也称为Golang&#x…...
HomePlug AV
目录 HomePlug AV的基本概念基本术语网络概念网络实例 HomePlug AV物理层(PHY)HomePlug AV OFDM收发器架构PHY的调制模式FC调制和ROBO调制物理层的特点OFDM频域/时域转换开窗/槽式OFDM信号和噪声PHY发送控制——信道自适应PHY帧格式(Symbol&a…...
【面试八股总结】超文本传输协议HTTP(二)
参考资料 :小林Coding、阿秀、代码随想录 一、HTTP缓存技术 将资源(如网页、图像、脚本等)的副本存储在客户端或中间代理服务器上,以便将来的请求可以直接从缓存中获取,而不必重新从服务器下载资源。这有助于减少网…...
SQL Server中视图使用子查询的性能影响与优化方案
在SQL Server中,视图(View)是一种虚拟的表,其内容由查询定义。在视图中,我们可以使用子查询来组合和呈现数据,这为数据呈现提供了灵活性,但同时也可能带来一些性能上的问题。本文将深入分析视图…...
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测)
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览 基本介绍 Adaboost集成学习 | 基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测)基于SVM(支持向量机)和AdaBoost集成学习的时间序列预测(如股票价格预测)是一种结合了两种强大机器学习算…...
Apache DolphinScheduler 【安装部署】
前言 今天来学习一下 DolphinScheduler ,这是一个任务调度工具,现在用的比较火爆。 1、安装部署 1.0、准备工作 1.0.1、集群规划 dolphinscheduler 比较吃内存,所以尽量给 master 节点多分配一点内存,桌面和虚拟机里能关的应用…...
【随笔】Git -- 高级命令(上篇)(六)
💌 所属专栏:【Git】 😀 作 者:我是夜阑的狗🐶 🚀 个人简介:一个正在努力学技术的CV工程师,专注基础和实战分享 ,欢迎咨询! 💖 欢迎大…...
java中Date类,SimpleDateFormat类和Calendar类
Date类 public Date() 创建一个Date对象,代表的是系统当前此刻的日期时间 public Date(long date) Constructs a Date object using the given milliseconds time value. 把时间毫秒值转变成Date日期对象 public void setTime(long date) Sets an existing Date ob…...
施耐德 PLC 控制系统 产品 + 软件总体介绍 2020
参考 2020.7 官方说明视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Mi4y1G7Qc/ 总体说明 施耐德作为工业控制界巨头(公认的几大巨头:西门子、AB、施耐德),PLC 控制器产品线很庞大,涵盖了高中低的完整产品线&…...
UniApp 应用发布到苹果商店指南
🚀 想要让你的 UniApp 应用在苹果商店亮相吗?别着急,让我来带你一步步完成这个重要的任务吧!在这篇博客中,我将详细介绍如何将 UniApp 应用顺利发布到苹果商店,让你的应用跻身于苹果生态之中。 引言 &…...
KamaCoder 46. 携带研究材料(第六期模拟笔试)
题目描述 小明是一位科学家,他需要参加一场重要的国际科学大会,以展示自己的最新研究成果。他需要带一些研究材料,但是他的行李箱空间有限。这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等,它们各自占据不同的空间࿰…...
MySQL的基本操作(超详细)
👨💻作者简介:👨🏻🎓告别,今天 📔高质量专栏 :☕java趣味之旅 📔(零基础)专栏:MSQL数据库 欢迎🙏点赞&…...
自动驾驶之心规划控制笔记
Search-based Path Planning Methods Path Finding Problem 一般来说指标有距离,耗费时间,能量,或者多目标。 左图是拓扑地图,蓝色的点就是顶点,绿色的线是连接关系。最后得到的是一个从哪里走的一个最优,并非精细解。 右图是栅格地图,这个搜索出来的是在相对分辨率比…...
Linux中部署Java jar 包 shell 脚本
Linux中部署Java jar 包 shell 脚本 #!/bin/bash set -e# 基础 # export JAVA_HOME/work/programs/jdk/jdk1.8.0_181 # export PATHPATH$PATH:$JAVA_HOME/bin # export CLASSPATH$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarDATE$(date %Y%m%d%…...
auto.js v1.4.4 实现自动打卡
一、使用场景 所在公司的打卡软件可以单独变成一个可以点击的APP,所以只需要实现以下步骤: 自动解锁屏幕返回主屏幕并打卡锁定屏幕需要的环境: 手机端下载并且安装 auto.js v4.1.1 PC端VS安装对应的插件学习资料 B站学习资料 对应 第三期&am…...
【Linux实验室】NFS、DHCP的搭建
NFS、DHCP的搭建 1、nfs服务搭建及测试什么是NFS?环境准备服务端机器安装nfs-utils和rpcbind包启动NFS服务创建/data/NFSdata目录,配置nfs文件启动服务挂载测试在服务端在共享目录下创建文件测试在客户端在共享目录下创建文件 2、dhcp服务搭建及测试什么…...
华为云AI开发平台ModelArts
华为云ModelArts:重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”! 在人工智能浪潮席卷全球的2025年,企业拥抱AI的意愿空前高涨,但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实,却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…...
Python:操作 Excel 折叠
💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...
ssc377d修改flash分区大小
1、flash的分区默认分配16M、 / # df -h Filesystem Size Used Available Use% Mounted on /dev/root 1.9M 1.9M 0 100% / /dev/mtdblock4 3.0M...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互
引擎版本: 3.8.1 语言: JavaScript/TypeScript、C、Java 环境:Window 参考:Java原生反射机制 您好,我是鹤九日! 回顾 在上篇文章中:CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...
Android15默认授权浮窗权限
我们经常有那种需求,客户需要定制的apk集成在ROM中,并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限,也就是我们常说的浮窗权限,那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
Linux离线(zip方式)安装docker
目录 基础信息操作系统信息docker信息 安装实例安装步骤示例 遇到的问题问题1:修改默认工作路径启动失败问题2 找不到对应组 基础信息 操作系统信息 OS版本:CentOS 7 64位 内核版本:3.10.0 相关命令: uname -rcat /etc/os-rele…...
深度学习水论文:mamba+图像增强
🧀当前视觉领域对高效长序列建模需求激增,对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模,以及动态计算优势,在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 🧀因此短时间内,就有不…...
