目录 ✿LeetCode102.二叉树的层序遍历❀  ✿LeetCode226.翻转二叉树❀  ✿LeetCode101.对称二叉树❀ ✿LeetCode102.二叉树的层序遍历❀ 链接：102.二叉树的层序遍历   public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List<Integer>> result=new ArrayL 继续阅读

目录 ✿二叉树的递归遍历❀ ☞LeetCode144.前序遍历 ☞LeetCode145.二叉树的后序遍历  ☞LeetCode94.二叉树的中序遍历  ✿二叉树的迭代遍历❀  ☞LeetCode144.前序遍历  ☞LeetCode145.二叉树的后序遍历   ☞LeetCode94.二叉树的中序遍历  ✿二叉树的统一迭代遍历❀   ☞LeetCode144.前序遍历  ☞LeetCode145.二叉树的后序遍历  ☞LeetCode94.二叉树的中序遍历   继续阅读

❓ 116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 难度：中等 给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下： struct Node {int val;Node *left;Node *right;Node *next; } 填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。 初始状 继续阅读

如果需要查找的值比节点小，会向左子树方向查找，如果比节点值大，会向右子树方向查找     拓展为5叉的形态 5叉排序树的定义  num是这个节点中真实存在的节点个数 那么一个节点中 最少有1个关键字，两个分叉 最多有4个关键字，五个分叉 结点内的关键词有序 失败节点范围  试图查找    比根结点小， 比5大，比11小，在 继续阅读

❓1382. 将二叉搜索树变平衡 难度：中等 给你一棵二叉搜索树，请你返回一棵 平衡后 的二叉搜索树，新生成的树应该与原来的树有着相同的节点值。如果有多种构造方法，请你返回任意一种。 如果一棵二叉搜索树中，每个节点的两棵子树高度差不超过 1 ，我们就称这棵二叉搜索树是 平衡的 。 示例 1： 示例 2： 提示： 树节点的数目在 [ 1 , 继续阅读

题目链接 题目描述 给你一棵二叉树的根节点 root，翻转这棵二叉树，并返回其根节点。 示例 1： 示例 2： 示例 3： 提示： 树中节点数目范围在 [0,100][0, 100][0,100] 内−100<=Node.val<=100-100 <= Node.val <= 100−100<=Node.v 继续阅读

在Java中，多维数组通常使用嵌套的for循环来遍历元素。在一个二维数组中，第一层循环用于遍历行，第二层循环用于遍历列。在更高维度的数组中，第三、四、五层以及更多层循环分别用于遍历数组的每一维度。 具体来说，第一层循环控制数组的行数，每次循环取出一个行向量；第二层循环控制数组的列数，每次循环取出行向量中的一个元素。通过双层循环的嵌套，可以依次遍历所有的元素&#xff0c 继续阅读

编程测试 1. 我想用golang实现二叉树前序，请你帮我写一下代码。 // 定义二叉树节点 type TreeNode struct {Val intLeft *TreeNodeRight *TreeNode }// 前序遍历 func PreOrderTraversal(root *TreeNode) {if root == nil {return}fmt.Println(root.Val)PreOrderTraversal(root.Left)Pr 继续阅读

专注 效率 记忆 预习 笔记 复习 做题 本题出自 acwing网站 这个系列是免费的 打卡即刻退回费用。 第三天【剑指Offer例题代码 系列】 6. 重建二叉树根据前序遍历和中序遍历 得到树 补充题：树的遍历 7. 二叉树的下一个节点 6. 重建二叉树 原题链接 根据前序遍历和中序遍历 得到树 过程如下： 首先根据前序遍历找到 根节点找到中序遍历中，该根节点的位置中序中 位于 根节点左边的就是 左子树&#xf 继续阅读

该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼如今C语言已经成为单片机程序设计公认的语言。我用C语言进行单片机程序设计也有两年多的时间了，C语言程序的特点使我对单片机开发更加感兴趣。让我从一个了解单片机的彷徨者到今天能用单片机开发一些产品，这期间我深有感触。 众所周知，单片机实际上就是一个典型的微型计算机系统。作为一款单片机，无论大小，都集成了计算机最基本的五大部件，运算器、控制器、存储器、输入输出。但单片机在用途 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

根据之前对计算机网络OSI参考模型的学习，我们知道网络体系结构有7层，前期已经学习了网络的第一、二和三层，为了对网络模型有个整体的认知，同样需要了解网络的传输层、会话层、表示层和应用层。 一、传输层（Transport Layer） 传输层在网络体系结构的第四层，是整个网络的关键部分，它是实现两个用户进程间端到端的可靠通信，处理数据包的错误，数据包的次序& 继续阅读