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二叉树问题(三)-LeetCode 669、951、662、199、538、236(遍历)

树的宽度是所有的最大宽度。这个二叉树与满二叉树(full binary tree)结构相同,但一些节点为空。 每一的宽度被定义为两个端点(该最左和最右的非空节点,两端点间的null节点也计入长度)之间的长度。 解题思路: 使用遍历,不同是的,我们需要将每一的节点从右向左送入队列,然后一处理整个一数,在处理之前,向vector压入第一个节点的值(也就是每最右边那一个)。 解题思路: 对于原来的遍历,是:左 --> 根 --> 右,对于这道题目而言,我们需要从右边开始,然后依累加并赋值。 = nullptr) { sta.push(cur); cur = cur->right; // 与之前的遍历正好相反

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5.2二叉搜索树遍历(前、后、广度优先遍历)

对于二叉树,有深度遍历和广度遍历,深度遍历有前以及后三种遍历方法,广度遍历即我们寻常所说的遍历,如图: ? 四种基本的遍历思想为: 前遍历:根结点 ---> 左子树 ---> 右子树 遍历:左子树---> 根结点 ---> 右子树 后遍历:左子树 ---> 右子树 ---> 根结点 遍历:从上到下 前遍历:5-3-2-4-6-8 遍历:2-3-4-5-6-8 后遍历:2-4-3-8-6-5 遍历:5-3-6-2-4-8 一、前遍历 依据上文提到的遍历思路:根结点 ---> 左子树 - postOrder(node.left); postOrder(node.right); System.out.println(node.e); } 四、遍历 对于遍历,我们基于队列来实现,思路如下: (1)先在队列增加根结点 (2)对于随意其余任意节点,在其出队列的时候访问(假设左孩子和右孩子有不为空的情况,入队列) 代码实现如下: //遍历--

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    二叉树遍历问题-LeetCode 144、94、145、102、987(前,后,垂

    给定一个二叉树,返回它的 遍历。 力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/ 【LeetCode #102】二叉树遍历 给定一个二叉树,返回它的 遍历。 由于题目要求为有的,因此我们需要对vector<pair>进行排,然后存入结果!,>,=""> 注意:既然是哈希,能不能使用unordered_map呢? 大家可以试试,应该是不行的,因为题目要求打印时从左向右,因此需要使用有的map结构,而不是无的unordered_map结构!

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    DFS基础问题-LeetCode 98、101(二叉树遍历,遍历)

    解题思路: 如何判断一棵二叉树是否为BST,很简单的思路就是:对这棵二叉树进行遍历,然后判断其遍历后的列是不是单调递增的列,如果是,则为一棵BST,否则不是。 但是二叉树的遍历有两个版本,递归版和非递归版本,我们先来看递归版本,其实际就是一个dfs算法,从根节点依向下深入,在递归体内我们需要设置两个变量min, max来进行数值边界的判断,以使得遍历后的列为一个单调增列 \ 2 2 / \ / \ 3 4 4 3 但是下面这个 [1,2,2,null,3,null,3] 则不是镜像对称的: 1 / \ 2 2 \ \ 3 3 解题思路: 对称二叉树,很明显我们需要使用遍历 遍历我们使用队列结构! 注意递归版本的递归退出条件,如果两者都为空,则说明到达了叶节点,返回true. 如果只有一个为空,直接返回false, 因为这种条件下无法比较! ,我们可以使用一个size遍历来一处理一数据,由于一数据是相对于心对称的,因此我们可以分别使用一个堆和一个栈结构来处理!

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    员五大

    员五大  软件界一个无可争议的事实是,不同程员的效率有差别,而且差别很大。许多专家将优秀程员和一般程员区分地很清楚。    大多数研究得出结论认为,一般程员跟优秀程员之间在工作效率和质量上存在10:1的关系:优秀程员和水平较差的程员的编码时间比例为1:20;debugging时间比为1:25;代码数量比是5:1;程执行速度比例是 而且发现,程员的代码质量和效率跟工作经验没有关系。 ?   让我们看看一些软件大腕们是如何看待优秀程员和一般程员的:   Randall E. 基于这一定律以及程员工作效率的差别,程员因此被分为五大类: 1. 给一位骨干程员一套模板和合适的工具,他们总能以最短的时间交出错误最少的代码。 4.机械程员( Drone Programmer)   许多程员就是朝九晚五地为了填塞下自己钱包的机械程员。

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    员水平的5个

    最近总有粉丝问我,程员进阶,核心要做些什么?感觉每天都有很多重要的事要做,但总结下来发现什么都没做到很好。 正好最近阅读时看到个有趣的观点,一会儿跟大家分享一下。 马斯洛需求结构从下往上,分为:生理(食物、空气、睡眠等),安全(稳定、受保护、有秩等),归属和爱(社交、感情),尊重(自尊、尊重他人),自我实现(完善能力、潜能)。 马斯洛认为需求越低,力量越大,潜力越大。随着需求的上升,需求的力量相应减弱。高级需求出现之前,必须先满足低级需求。 而有趣的是,有工程师发表了一个观点提到:代码质量也可以用类似方式衡量,从下往上分为5个。 就像在马斯洛的金字塔一样,每一都需要上一。 程员进阶之路漫漫,需上下而求索。

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    softmax

    基本原理 根据标签(label)和频率建立霍夫曼树;(label出现的频率越高,Huffman树的路径越短) Huffman树每一叶子结点代表一个label; 之间的映射 将输入的词和词组构成特征向量 ,再将特征向量通过线性变换映射到隐藏,隐藏通过求解最大似然函数,然后根据每个类别的权重和模型参数构建Huffman树,将Huffman树作为输出。  image.png 模型的训练 Huffman树每一叶子结点代表一个label,在每一个非叶子节点处都需要作一二分类,走左边的概率和走右边的概率,这里用逻辑回归的公式表示  ? 参考 softmax函数(hierarchical softmax)

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    详解ERP的计划

    划分的另一个目的是为了明确责任,不同计划的制订或实施由不同的管理负责。 在五个,经营规划和销售与运作规划带有宏观规划的性质。主生产计划是宏观向微观过渡的。 1 经营规划 企业的计划是从长远规划开始的,这个战略规划在ERP系统称为经营规划。 在早期的MRPII流程是分为销售规划与生产规划(或产品规划)两个,由于它们之间有不可分割的联系,后来合并为一个。 在MRP系统,修改MPS或MRP有两种方法。1)全重排法(Regeneration)。主生产计划完全重新制订,重新展开物料清单,重新编排物料需求的优先顺。原有计划定单都会被系统删除并重新编排。 ERP/MRPII不是一种优化程,但可以通过模拟对比,在几个可行的方案选择最佳方案。 5 粗能力计划 同主生产计划相伴运行的能力计划是粗能力计划(RCCP)。

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    员如何提高技术

    语言面 算法面 项目面 专业面 具体分析如下: 语言面 你是想搞C++还是Java?选定一门语言后,多看一些这方面的书。 算法面 学好算法。这个有两条路,最好是并行,那就是看书和做题。 看书的话,主要有《算法导论》、《算法》(Robert Sedgewick著)、《算法竞赛入门经典》、《挑战程设计竞赛》 找一本认真看,认真思考。 主要是排、查找、简单DP、贪心、图算法和搜索。 根据身边同学的面试经验,二分搜索和快速排,是面试常备了。看书的时候,如果有 时间,可以思考几个问题: 这个算法的时间空间复杂度,各是多少? 专业面,可以做的东西非常多。比如,你对数据挖掘很感兴趣,那么数据挖掘的常见模型,我们了解多少?机器学习,我们掌握到什么程度了?

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    「R」聚类和非聚类

    ❝原英文链接:https://www.rpubs.com/dvallslanaquera/clustering[1]❞ 聚类 (HC) 在这个分析,我们将看到如何创建聚类模型。 目的是探索数据库是否存在相似性组,并查看它们的行为。 例如,我们将使用Doubs数据库,该数据库基于从法国Doubs河提取的鱼类样本的物理特征。其目的是查看样本的行为以及如何对数据进行分组。 这我们将使用欧氏距离,但也有其他有用的距离方法。 paste("Cluster", 1:k), pch = 22, col = 2:(k + 1), bty = "n") } hcoplot(spe.ch.ward, spe.ch, k = 4) 非聚类 (NHC) 这我们将做一个k均值聚类模型。

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    小知识:Oracle查询

    使用Oracle的start with .. connect by prior ..语句可以轻松实现。 /rdbms/admin/utlsampl.sql 发现脚本跑完没有显示报错,但也没有成功创建表,进一步排查发现因为是我们使用的是19c的一个PDB,脚本的连接库方式默认没有指定,需要修改下。 再执行,scott用户下面熟悉的测试表创建成功。 查询emp表: SQL> conn scott/tiger@cmdb Connected. 利用查询的伪列level和表达式sys_connect_by_path,查询如下: select level, ename, job, sys_connect_by_path(ename,'->' 这样就通过start with .. connect by prior ..语句轻松的将这个关系查询出来,当然也可以根据需求进一步排: SQL> ed Wrote file afiedt.buf

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    在MySQL处理组织文路径)

    假设有这样的组织,“某某局”,“某某局>某某部”,“某某局>某某部>某某下属组织”, “某某局”是一级组织所以他的组织就是他自己的组织名字,而类似“某某部”这样的二级组织,他们的组织就是“ 这个组织的属性一般只用于展示,而且经常会在列表和其他属性展示出来,所以我们在数据表的某个字段将其保存下来,不会每都去查询然后连接起来;只在组织变更的时候更新受影响的记录。 (包括下级的下级)都需要更新组织(级联更新的),组织的变动也可能是跨的。 一种比较好的做法就是将“某某部”原来的组织备份起来,获取到新的组织,然后用原来的组织到数据库做like,将like的结果做replace, sqlupdate organization set 已知被修改的组织“某某部”,和现在他的新组织“某某新局>某某部”,要求去修改他的下级组织的组织(级联)。

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    【杂谈】PHP程员的能力水平

    下面我们来详细谈谈以开发能力为基准点的PHP程员的能力水平递进 1.功能开发 这个水平的程员一般是在校学生或者培训机构学习的同学,这时对PHP基本语法不太熟悉,做东西都靠查资料。 对于功能实现,能用但是健壮性和扩展性都不行,也就是我们所提到的实验性项目的模块.推荐处于这个的同学去尝试大型的模块,去解决复杂的问题,在实际开发提升对语言的熟悉程度。 5.PHP级程员 俗话说,PHP程员是万金油.原因在于PHP作为从web开发起家的语言,需要使用的东西很多并且不可或缺。 在公司,这个的PHP程员开始做服务端整体的工作,小一些的公司的话,大概处于技术总监的位置。 6.PHP高级程员 技术水平的不断进步其实也就是不断的重复,这个阶段会再回到PHP语言面,只是更加深的理解。

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    二叉树的遍历遍历+queue

    给出一棵二叉树,返回其节点值的遍历(逐从左往右访问) 样例 给一棵二叉树 {3,9,20,#,#,15,7} : 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回他的分遍历结果 : [ [3], [9,20], [15,7] ] 遍历+queue 参见数据结构与算法写的,遍历是需要借助queue来做的,单纯的逐遍历写起来是比较简单的,像这样要求不同的还要放在不同的 vector,稍微难一点,我一开始也没想好到底怎么做,参考了别人的代码,实际上也不是很难,主要是记录一下每的长度,那如何知道每一的长度呢,用了一个很巧妙的方法。 que;(先把front节点记录下来) } 把x放入vecto<vector<int>> res ; } 返回 res; 这样操作的巧妙之处在于每可以用 len记录当前的节点的个数,然后通过while循环把当前节点的下一放进queue,这样while出来之后刚好是遍历完了这一(而且已经删掉),queue里面剩下的就是下一的节点了。

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    Agens聚类

    聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底,在树的顶有一个根节点聚类。 聚类分为两种: 合并(自下而上)聚类(agglomerative) 分裂(自上而下)聚类(divisive) 目前 使用较多的是合并聚类 ,本文着重讲解合并聚类的原理。 Agens聚类原理 合并聚类主要是将N个元素当成N个簇,每个簇与其 欧氏距离最短 的另一个簇合并成一个新的簇,直到达到需要的分簇数目K为止,示意图如下: ? ,因此此时剩下 6+1=7 个簇 一直重复上一步的操作,直到簇的数量为 3 的时候,就算是分簇完成 Agens聚类实现: 随机生成26个字母: # 生成坐标字典 def buildclusters( arr.append(key1) arr.append(key2) if temp: # reverse=False值按照从小到大排

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    在ASP.NET 2.0建立站点导航

    在一个站点地图内必须有一个顶的<siteMapNode>。站点导航特性需要一个根<siteMapNode>来确保沿着节点的访问最终汇聚到一个已知的节点。 · SiteMapPath--一个breadcrumb控件,它检索用户的当前页面并显示页面的结构。这让用户可以导航回其它的页面。 · 访问当前页面的SiteMapNode,以及整个导航的根SiteMapNode。 · 执行授权规则,这样就保证了提供程只返回用户可以看见的节点。 用"AllSections"帐号登陆的时候,Treeview控件显示了所有的链接。web.config的授权规则配置为给"SectionOne"和"SectionTwo"授予了部分访问权力。 你可以在自己的事件处理程编写自定义逻辑来建立SiteMapNode实例的结构。这个逻辑可以修改每个SiteMapNode的属性,因此URL和Title等属性会反映查询字符串带有的数据信息。

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    HINT:主存间隔的索引(CS)

    最近关于管理主存大量时间间隔集合的工作主要集在重叠连接和时间聚合问题上。在本文,我们提出了新的和高效的内存间隔索引技术,重点关注间隔范围查询,这是许多搜索和分析任务的基本组成部分。 首先,我们提出了单(平面)域分区方法的优化版本,由于过度复制,该方法可能有较大的空间需求。在此基础上,提出了一种分分区方法,将每个区间划分为每最多两个分区,并控制了空间需求。 HINT 主存间隔的索引.pdf

    11920

    PHP实现二叉树的深度优先遍历(前、后)和广度优先遍历()…

    前言: 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先遍历、遍历、后遍历。 具体说明如下: 前遍历:根节点->左子树->右子树 遍历:左子树->根节点->右子树 后遍历:左子树->右子树->根节点 广度优先遍历:又叫遍历,从上往下对每一访问,在每一,从左往右 例如对于一下这棵树: 深度优先遍历: 前遍历:10 8 7 9 12 11 13 遍历:7 8 9 10 11 12 13 后遍历:7 9 8 11 13 12 10 广度优先遍历: 遍历 2、遍历: /** * 遍历(递归方法) */ private function mid_order1($root) { if (! : /** * 遍历(递归方法) * 由于是按遍历,因此传递树的数 */ private function level_order1($root,$

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    PHP实现二叉树的深度优先遍历(前、后)和广度优先遍历(

    前言: 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先遍历、遍历、后遍历。 具体说明如下: 前遍历:根节点->左子树->右子树 遍历:左子树->根节点->右子树 后遍历:左子树->右子树->根节点 广度优先遍历:又叫遍历,从上往下对每一访问,在每一,从左往右 深度优先遍历: 前遍历:10 8 7 9 12 11 13 遍历:7 8 9 10 11 12 13 后遍历:7 9 8 11 13 12 10 广度优先遍历: 遍历:10 8 12 7 9 2、遍历: /** * 遍历(递归方法) */ private function mid_order1($root) { if (! : /** * 遍历(递归方法) * 由于是按遍历,因此传递树的数 */ private function level_order1($root,$

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    原 二叉树 非递归 、前、后

    _root = value; } }     } 遍历         public void ByLayerPrint()         {             Node<T> temp =  stack.Pop();                     temp = temp.RightChild;                 }             }         } 遍历             Console.WriteLine("******************************");             Console.WriteLine("******* 遍历 ("******* 遍历  3 **********");             Console.WriteLine("******* 后遍历  4 **********");                                      break;                     case ConsoleKey.D1:                         Console.WriteLine("---------遍历

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