二叉树-遍历-重写

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑陟彼高冈yu Google earth studio 进阶教程旅游
如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法 php 开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
数组去重好奇的猫猫猫
整理自js中基础数据结构数组去重问题思考？如何去除数组中重复的项例如数组：[1,3,4,3,5]我们在做去重的时候，一开始想到的肯定是，逐个比较，外面一层循环，内层后一个与前一个一比较，如果是久不将当前这一项放进新的数组，挨个比较完之后返回一个新的去过重复的数组不好的实践方式上述方法效率极低，代码量还多，思考？有没有更好的方法这时候不禁一想当然有了！！！hashtable啊，通过对象的hash办法
121. 买卖股票的最佳时机薄荷糖的味道_fb40
给定一个数组，它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格。示例2:输入:
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
回溯算法-重新安排行程 chirou_ 算法数据结构图论 c++图搜索
leetcode332.重新安排行程这题我还没自己ac过，只能现在凭着刚学完的热乎劲把我对题解的理解记下来。本题我认为对数据结构的考察比较多，用什么数据结构去存数据，去读取数据，都是很重要的。classSolution{private:unordered_map>targets;boolbacktracking(intticketNum,vector&result){//1.确定参数和返回值//2
Redis系列：Geo 类型赋能亿级地图位置计算 Ly768768 redis bootstrap 数据库
1前言我们在篇深刻理解高性能Redis的本质的时候就介绍过Redis的几种基本数据结构，它是基于不同业务场景而设计的：动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)跳跃表(REDIS_ENCODI
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
数据结构之哈希表 X同学的开始数据结构数据结构散列表
哈希表(散列表)出现的原因在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，
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k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
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二叉树-遍历-重写

文章目录

遍历

寻找任意一个节点与f(T)的关系

遍历的功能界

需要判断哪些是1!=2

视频

01 144. 二叉树的前序遍历

02 94. 二叉树的中序遍历

03 145. 二叉树的后序遍历

04 589. N 叉树的前序遍历

05 590. N 叉树的后序遍历

06 104. 二叉树的最大深度

07 559. N 叉树的最大深度

08 111. 二叉树的最小深度

09 112. 路径总和

10 113. 路径总和 II*

11 226. 翻转二叉树

12 404. 左叶子之和

构造及序列化

01 1325. 删除给定值的叶子节点(1/2)

02 617. 合并二叉树(1/2)*

二叉搜索树

01 938. 二叉搜索树的范围和(1/2)

页面

纲领

01 543. 二叉树的直径(3/1)*

思维

01 116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针▲(3/1/2)

后序

01 652. 寻找重复的子树(3/1)*

强化训练-遍历

遍历1

01 257. 二叉树的所有路径

02 129. 求根节点到叶节点数字之和

03 199. 二叉树的右视图

04 298. 二叉树最长连续序列

05 988. 从叶结点开始的最小字符串*

06 1022. 从根到叶的二进制数之和*

07 1457. 二叉树中的伪回文路径

遍历2

01 270. 最接近的二叉搜索树值

617. 合并二叉树(1/2)*

03 623. 在二叉树中增加一行

04 971. 翻转二叉树以匹配先序遍历*

05 987. 二叉树的垂序遍历*

06 993. 二叉树的堂兄弟节点

07 1315. 祖父节点值为偶数的节点和

08 1448. 统计二叉树中好节点的数目

09 1469. 寻找所有的独生节点

10 1602. 找到二叉树中最近的右侧节点

遍历3

01 437. 路径总和 III*

02 513. 找树左下角的值

03 666. 路径总和 IV

04 1261. 在受污染的二叉树中查找元素

05 572. 另一棵树的子树(1/2)

06 1367. 二叉树中的列表(1/2)

强化训练-推导

03 124. 二叉树中的最大路径和(3/1)*

强化训练-后序

01 110. 平衡二叉树(3/1)

02 508. 出现次数最多的子树元素和(3/1)

03 563. 二叉树的坡度(3/1)

01 1026. 节点与其祖先之间的最大差值(3/1)

02 1339. 分裂二叉树的最大乘积(3/1)

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