当前位置: 首页 > news >正文

21 - 二叉树(三)

文章目录

    • 1. 二叉树的镜像
    • 2. 判断是不是完全二叉树
    • 3. 完全二叉树的节点个数
    • 4. 判断是不是平衡二叉树

1. 二叉树的镜像

在这里插入图片描述

#include <ctime>
class Solution {public:TreeNode* Mirror(TreeNode* pRoot) {// write code hereif (pRoot == nullptr) return pRoot;//这里记得要记得保存pRoot->left,否则就会被pRoot->right覆盖TreeNode* node = pRoot->left;pRoot->left = Mirror(pRoot->right);pRoot->right = Mirror(node);return pRoot;}
};

2. 判断是不是完全二叉树

在这里插入图片描述

  • 先判断空树一定是完全二叉树。
  • 初始化一个队列辅助层次遍历,将根节点加入。
  • 逐渐从队列中弹出元素访问节点,如果遇到某个节点为空,进行标记,代表到了完全二叉树的最下层,若是后续还有访问,则说明提前出现了叶子节点,不符合完全二叉树的性质。
  • 否则,继续加入左右子节点进入队列排队,等待访问。
/*** struct TreeNode {*  int val;*  struct TreeNode *left;*  struct TreeNode *right;*  TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* };*/
class Solution {public:bool isCompleteTree(TreeNode* root) {// write code hereif (root == nullptr) return true;queue<TreeNode*> que;que.push(root);bool flag = false;while (!que.empty()) {int size = que.size();for (int i = 0; i < size; ++i) {TreeNode* node = que.front();que.pop();if(node == nullptr){flag = true;}else{if(flag) return false;que.push(node->left);que.push(node->right);}}}return true;}
};

3. 完全二叉树的节点个数

在这里插入图片描述
在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2^(h-1) 个节点。

完全二叉树只有两种情况

  • 情况一:就是满二叉树,可以直接用 2^树深度 - 1 来计算,注意这里根节点深度为1。
  • 情况二:最后一层叶子节点没有满,分别递归左孩子,和右孩子,递归到某一深度一定会有左孩子或者右孩子为满二叉树,然后依然可以按照情况1来计算。
class Solution {
public:int countNodes(TreeNode* root) {if(root == nullptr){return 0;}TreeNode* left = root->left;TreeNode* right = root->right;int leftd = 0;int rightd = 0;while(left != nullptr){left = left->left;leftd++;}while(right != nullptr){right = right->right;rightd++;}if(leftd == rightd){return (2 << leftd) - 1;}return countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1;}
};

4. 判断是不是平衡二叉树

在这里插入图片描述
分别求出其左右子树的高度,然后如果差值小于等于1,则返回当前二叉树的高度,否则返回-1,表示已经不是二叉平衡树了。

class Solution {
public:bool IsBalanced_Solution(TreeNode* pRoot) {if(pRoot == nullptr) return true;int result = getHigh(pRoot);return result == -1 ? false : true;}
private:int getHigh(TreeNode* root){if(root == nullptr) return 0;int left = getHigh(root->left);if(left == -1) return -1;int right = getHigh(root->right);if(right == -1) return -1;return abs(left - right) > 1 ? -1 : 1 + max(left, right);}
};

相关文章:

21 - 二叉树(三)

文章目录1. 二叉树的镜像2. 判断是不是完全二叉树3. 完全二叉树的节点个数4. 判断是不是平衡二叉树1. 二叉树的镜像 #include <ctime> class Solution {public:TreeNode* Mirror(TreeNode* pRoot) {// write code hereif (pRoot nullptr) return pRoot;//这里记得要记得…...

【A-Star算法】【学习笔记】【附GitHub一个示例代码】

文章目录一、算法简介二、应用场景三、示例代码Reference本文暂学习四方向搜索&#xff0c;一、算法简介 一个比较经典的路径规划的算法 相关路径搜索算法&#xff1a; 广度优先遍历&#xff08;BFC&#xff09;深度优先遍历&#xff08;DFC&#xff09;Di jkstra算法&#…...

纽扣电池澳大利亚认证的更新要求

澳大利亚强制性安全和信息标准草案具体规定了对含有纽扣电池和纽扣电池以 及纽扣电池和纽扣电池本身的消费品的要求&#xff0c; 适用范围 1.本法规适用于: 纽扣锂电池(任何尺寸和类型); 直径为16毫米或以上的纽扣锂电池: 一起提供的纽扣电池(未预先安装在产品中)。 2.但是&…...

零代码零距离,明道云开放日北京站圆满结束

文/麦壁瑜 编辑/李雨珂 2023年3月17日&#xff0c;为期一天的明道云开放日北京站圆满结束。本次开放日迎来超过100名伙伴和客户现场参会&#xff0c;其中不乏安利、通用技术集团、民生银行、迈外迪、DELSK集团、中国人民养老保险、北京汽车等知名企业代表。北京大兴机场、作业…...

第五章Vue路由

文章目录相关理解vue-router的理解对SPA应用的理解路由的理解基本路由几个注意点嵌套路由——多级路由路由query参数命名路由路由的params参数路由的props配置路由跳转的replace方法编程式路由导航缓存路由组件路由组件独有的生命钩子activated和deactivated路由守卫全局路由守…...

Git常用指令

Git是什么&#xff1a; Git是分布式版本控制系统&#xff08;Distributed Version Control System&#xff0c;简称 DVCS&#xff09;&#xff0c;分为两种类型的仓库&#xff1a; 本地仓库和远程仓库 第一步先新建仓库&#xff0c;本地 init ,然后提交分枝 链接仓库&#xf…...

Java每日一练(20230329)

目录 1. 环形链表 II &#x1f31f;&#x1f31f; 2. 基础语句 ※ 3. 最小覆盖子串 &#x1f31f;&#x1f31f;&#x1f31f; &#x1f31f; 每日一练刷题专栏 &#x1f31f; Golang每日一练 专栏 Python每日一练 专栏 C/C每日一练 专栏 Java每日一练 专栏 1. 环形…...

【面试题】JS的一些优雅写法 reduce和map

大厂面试题分享 面试题库 前后端面试题库 &#xff08;面试必备&#xff09; 推荐&#xff1a;★★★★★ 地址&#xff1a;前端面试题库 web前端面试题库 VS java后端面试题库大全 JS的一些优雅写法 reduce 1、可以使用 reduce 方法来实现对象数组中根据某一key值求和 …...

【蓝桥杯真题】包子凑数(裴蜀定理、动态规划、背包问题)

题意 小明几乎每天早晨都会在一家包子铺吃早餐。他发现这家包子铺有N种蒸笼&#xff0c;其中第i种蒸笼恰好能放Ai个包子。每种蒸笼都有非常多笼&#xff0c;可以认为是无限笼。 每当有顾客想买X个包子&#xff0c;卖包子的大叔就会迅速选出若干笼包子来&#xff0c;使得这若干…...

一种免费将PDF转word的方式

pdf转word的需求对我来说很重要&#xff0c;我经常会有PDF转word的方式&#xff0c;但是网上搜索到的方式&#xff0c;要么收费、要么限制pdf大小或者限制转换次数。这里我分享一种免费转换的方式&#xff1a;用Acrobat Pro 来做转换。Adobe Acrobat Pro拥有强大的功能&#xf…...

MyBatis-面试题

文章目录1.什么是MyBatis?2.#{}和${}的区别是什么&#xff1f;3.MyBatis的一级、二级缓存4.MyBatis的优缺点5.当实体类中的属性名和表中的字段名不一样 &#xff0c;怎么办 &#xff1f;6.模糊查询like语句该怎么写?7.Mybatis是如何进行分页的&#xff1f;分页插件的原理是什…...

jQuery一些问题和ajax操作

jQuery语法&#xff1a; 文档就绪事件&#xff1a;文档加载之后运行jQuery代码&#xff0c;相当于jQuery的入口函数。 $(document).ready(function(){// 开始写 jQuery 代码...}); 简写&#xff1a; $(function(){// 开始写 jQuery 代码...}); jQuery选择器&#xff1a; …...

Pytorch构建自己的数据集

1.Pytorch内置的Dataset Pytorch中内置了许多数据集&#xff0c;我们可以从torchvision库中进行导入。比如&#xff0c;我们可以导入Fashion-MNIST数据集 import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms …...

信息论小课堂:纠错码(海明码在信息传输编码时,通过巧妙的信道编码保证有了错误能够自动纠错。)

文章目录 引言I 纠错1.1 信息纠错的前提:信息冗余1.2 发现抄写错误的方法1.3 计算机的信息校验原理:奇偶校验1.4 有效的纠错编码II 案例2.1 例子1:自身DNA的编码2.2 例子2:海明码引言 预则立,不预则废:不确定性是我们这个世界自然的属性,在解决问题之前,要考虑到世界的不…...

MySQL执行计划(explain)

MySQL执行计划(explain) 1.什么是执行计划 2.如何分析执行计划 执行计划一共有12列,每一列都有着特殊的含义&#xff0c;接下来我们逐一分析 id select语句的查询顺序,包含一组数字&#xff0c;如果数字相同则从上到下&#xff0c;如果数字不同则从大到小。 select_type …...

思必驰回复第二轮审核问询,如何与科大讯飞、阿里巴巴“虎口夺食”?

‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 改变商业3月21日&#xff0c;思必驰科技股份有限公司&#xff08;以下简称“思必驰”&#xff09;更新上市申请审核动态&#xff0c;已回复上交所第二轮审核问询函&#xff0c;回复了涵盖关于实际控制人的认定、关于预计持续亏损及关于…...

基于Spring、SpringMVC、MyBatis的汽车租赁系统设计

文章目录 项目介绍主要功能截图:前台首页汽车信息列表汽车租赁留言反馈个人信息管理后台汽车类型管理汽车信息管理租赁信息管理用户管理续租信息管理归还信息管理保险信息管理违章登记管理部分代码展示设计总结项目获取方式🍅 作者主页:Java韩立 🍅 简介:Java领域优质创…...

读《刻意练习》后感,与原文好句摘抄

第一章&#xff0c;有目的的练习 所谓“天真的练习”&#xff0c;基本上只是反复的做某件事情&#xff0c;并指望只靠这种反复的练习&#xff0c;就能够提高表现和水平。 有目的练习的四个特点 有目的的练习具有定义明确的特定目标有目的的练习是专注的有目的的练习包含反馈…...

华为OD机试用java实现 -【选座位】

最近更新的博客 华为od 2023 | 什么是华为od,od 薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用 Python 解华为机试题 | 机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为od机试,独家整理 已参加机试人员的实战技巧本篇题解:选座位 题目 疫情期间需要大…...

国产蓝牙耳机怎么挑选?口碑最好的国产蓝牙耳机

蓝牙耳机已经成为现代人生活中必不可少的设备之一&#xff0c;因此市场上涌现出了众多的品牌和型号。但是&#xff0c;在这个竞争激烈的市场中&#xff0c;哪些品牌的蓝牙耳机更受欢迎呢&#xff1f;以下是几款口碑不错的蓝牙耳机品牌。 一、南卡小音舱蓝牙耳机 推荐系数&…...

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

HBuilderX安装(uni-app和小程序开发)

下载HBuilderX 访问官方网站&#xff1a;https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根据您的操作系统选择合适版本&#xff1a; Windows版&#xff08;推荐下载标准版&#xff09; Windows系统安装步骤 运行安装程序&#xff1a; 双击下载的.exe安装文件 如果出现安全提示&…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划

经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码&#xff0c;实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

Android第十三次面试总结(四大 组件基础)

Activity生命周期和四大启动模式详解 一、Activity 生命周期 Activity 的生命周期由一系列回调方法组成&#xff0c;用于管理其创建、可见性、焦点和销毁过程。以下是核心方法及其调用时机&#xff1a; ​onCreate()​​ ​调用时机​&#xff1a;Activity 首次创建时调用。​…...

逻辑回归暴力训练预测金融欺诈

简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈&#xff0c;并不断增加特征维度持续测试」的做法&#xff0c;体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路&#xff0c;在金融欺诈检测中非常有价值&#xff0c;本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...

Rust 开发环境搭建

环境搭建 1、开发工具RustRover 或者vs code 2、Cygwin64 安装 https://cygwin.com/install.html 在工具终端执行&#xff1a; rustup toolchain install stable-x86_64-pc-windows-gnu rustup default stable-x86_64-pc-windows-gnu ​ 2、Hello World fn main() { println…...

DeepSeek源码深度解析 × 华为仓颉语言编程精粹——从MoE架构到全场景开发生态

前言 在人工智能技术飞速发展的今天&#xff0c;深度学习与大模型技术已成为推动行业变革的核心驱动力&#xff0c;而高效、灵活的开发工具与编程语言则为技术创新提供了重要支撑。本书以两大前沿技术领域为核心&#xff0c;系统性地呈现了两部深度技术著作的精华&#xff1a;…...

JDK 17 序列化是怎么回事

如何序列化&#xff1f;其实很简单&#xff0c;就是根据每个类型&#xff0c;用工厂类调用。逐个完成。 没什么漂亮的代码&#xff0c;只有有效、稳定的代码。 代码中调用toJson toJson 代码 mapper.writeValueAsString ObjectMapper DefaultSerializerProvider 一堆实…...