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Python|二叉树的遍历问题解决方法

解决方案 遍历的口诀:先序遍历,即先根再左再右;中序遍历:即先左再根再右;后序遍历:即先左再右再根二叉树层次遍历问题Python代码void level(BTNode *p){ int front,rear ; BTNode *que; front = rear = 0; BTNode *q; if(p ! = NULL) { rear = (rear + 1)%maxsize; que = p; while(front ! = NULL) { rear = (rear +1)%maxsize; que = q -> 1child; } if(q -> rchild ! NULL) { rear = (rear + 1)%maxsize; } } }}结语 本文描述了二叉树的定义和特征,并归纳了二叉树的遍历算法,总的来说二叉树的遍历只要记住口诀就挺好做的,难点在于它的python

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Python | 面试的常客,经典的生产消费者模式

今天是Python专题的第23篇文章,我们来聊聊关于多线程的一个经典设计模式。 在Python当中,我们最常用的queue就是一个支持多线程场景的阻塞队列,所以我们直接拿来用就好了。 = 0 while True: data += 1 que.put(data) def consumer(que): while True: data = que.get() print(data) que = Queue()t1 = Thread(target=consumer, args=(que, ))t2 = Thread(target=producer, args=(que, ))t1.start Python的设计者们也考虑到了这个问题,所以他们在Queue这个类当中加入了task_done和join方法。利用task_done,消费者可以通知queue这一个任务已经执行完成了。

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    Python 实现手机自动答题,这下百万答题游戏谁也玩不过我!

    2、 让电脑能够看懂文字,必然需要对手机屏幕截图,然后对截图中的文字识别即可3、 让电脑操控浏览器搜题,用python的库即可实现了解了整体思路后,下面开始我们的实验。? 实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有os,Python 中os模块包含普遍的操作系统功能。 如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的;pillow库中Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内;Pytesseract question=question.replace( ,).replace(n,)que = question? 识别截图文字question = pytesseract.image_to_string(img_que,)question = question.replace( , ).replace(n, )que

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    python url采集

    python利用百度做url采集 ? pip install tableprintparamiko==2.0.8语法:python url_collection.py -h输出帮助信息python url_collection.py 要采集的信息 Windows NT 10.0; WOW64; rv:50.0) Gecko20100101 Firefox50.0}class Bd_url(threading.Thread):def init(self, que wd= + result.keyword + &pn= + str(i))for i in range(thread_count): thread.append(Bd_url(que)) for i in

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    LeetCode-算法-广度和深度优先搜索-第8天

    =mergeTrees(root1.Left,root2.Left) node.Right=mergeTrees(root1.Right,root2.Right) return &node}思路:可看python 具体题目链接Pythonclass Solution: def connect(self, root: Node) -> Node: if not root: return root que=collections.deque () while que: size=len(que) for i in range(size): node = que.popleft() # 连接 if i < size - 1: node.next = que # 拓展下一层节点 if node.left: que.append(node.left) if node.right: que.append(node.right) return root } } } 返回根节点 return root}思路:参考python和注释。

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    刷票小程序案例原理剖析(python和java)

    前言剖析投票原理处理思路具体实战主要流程具体细节python代码实例python具体细节java代码实现java总结前言现在生活中离不开各类的比赛,然而,各个比赛离不开投票,我们会清一色有时候找到我们的朋友在朋友圈发 模拟请求了具体细节python因为这是多次请求,所以要考虑性能的问题和效率问题。不能让异常漫天飞,中断,ip白白浪费,或者苦苦等待吧。对于代理ip,各家卖的虽然有些差异但是大体相同。 多线程:python虽然多线程有个全局锁大大的影响效率。但是对于io请求型多线程还是能有一定的提速的。因为io有大量的线程等待。多线程的模块大致为定义一个线程类,定义初始方法和run函数。 而ip用队列维护最好,并且python的队列是线程安全的。所以整个程序的架构也就很清晰了。只需要用个queue解析ip获取的格式进行相应储存。然后被消费,当少于一定个数时,请求api获取ip进行填充。 va in ipdate2: que.put(va) class downspider(threading.Thread):##线程类 def __init__(self, threadname, que

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    二叉树遍历的应用:判断二叉树的类别

    由于C++中一个函数不能像Python那样返回多个变量,所以我们将其返回值设计成一个类(很好的思路)! = new queue; bool leaf = false; TreeNode* l = nullptr; TreeNode* r = nullptr; TreeNode* cur = head; que que->empty()){ cur = que->front(); que->pop(); if (leaf && (cur->left != nullptr || cur->right ! = nullptr){ que->push(cur->left); } if (cur->right ! = nullptr){ que->push(cur->right); } if (cur->left == nullptr || cur->right == nullptr){ leaf = true;

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    Python deque的用法介绍

    deque 是Python标准库 collections 中的一个类,实现了两端都可以操作的队列,相当于双端队列,与Python的基本数据类型列表很相似。 Python实现双端队列参考:Python实现双端队列使用Python实现双端队列时,使用了列表,可以用双端队列与 deque 对比,deque类中实现了很多方法,接下来介绍deque类的用法。 deque的删除print(queue)queue.remove(T)print(queue)queue.clear()print(queue)运行结果:deque()deque()deque()print(que )que.append(F)print(que)que.appendleft(A)print(que)运行结果:deque(, maxlen=5)deque(, maxlen=5)deque(, maxlen

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    队列基本概念和顺序式存储实现

    , void* data){ if (que == NULL) { return; } if (data == NULL) { return; } 将void*que变为queue*类型方便进行操作 queue ; 长度更新 myqueue->size++;}出队:头删void pop_queue(seqQueue que){ if (que == NULL) { return; } queue* myqueue (seqQueue que){ if (que == NULL) return true; queue* myqueue = (queue*)que; if (myqueue->size == 0) return true; return false;}返回队头的元素seqQueue top_queue(seqQueue que){ if (que == NULL) { return NULL; } queue back_queue(seqQueue que){ if (que == NULL) { return NULL; } queue* myqueue = (queue*)que; if (myqueue

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    队列的链式存储

    (linkQueue que){ if (que == NULL) return true; queue* myqueue = (queue*)que; if (myqueue->size == 0) return true; return false;}返回队头的元素linkQueue top_queue(linkQueue que){ if (que == NULL) return NULL; queue * myqueue = (queue*)que; return myqueue->pheader.next;}返回队尾的元素linkQueue back_queue(linkQueue que){ if (que == NULL) return NULL; queue* myqueue = (queue*)que; return myqueue->ptail;}销毁队列void destory_queue (linkQueue que){ if (que == NULL) return; free(que); que = NULL;} 测试---------------------------------

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    数据结构基础(五).队

    ); ENQUEUE(que,50); ENQUEUE(que,80); ENQUEUE(que,70); ENQUEUE(que,90); ENQUEUE(que,100); 入队测试 SHOW(que ops result is:%dn,DEQUEUE(que)); SHOW(que); printf(the DEQUEUE ops result is:%dn,DEQUEUE(que)); SHOW (que); printf(the DEQUEUE ops result is:%dn,DEQUEUE(que)); 出队测试 SHOW(que); printf(the total number of nodes in queue is:%dn,COUNT(que)); SHOW(que); FRONT printf(the front node in queue is:%dn,FRONT(que) result is:%dn,DEQUEUE(que)); SHOW(que); printf(the DEQUEUE ops result is:%dn,DEQUEUE(que)); SHOW(que)

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    LeetCode-算法-广度和深度优先搜索-第9天

    List]: mat_r,mat_c=len(mat),len(mat) dist_list=*mat_c for _ in range(mat_r)]#初始化距离列表 zeros_list===0] que while que: r1,c1=que.popleft() for r2, c2 in : if 0 = 0: dist = min(dist, dist + 1) if j - 1 >= 0: dist int { xy := int{{-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}, {1, 0}} mat_r, mat_c := len(mat), len(mat) dist := int{} que := int{} for i := 0; i < mat_r; i++ { dist_r := == 0 { que = append(que, , que que = que for i := 0

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    进程、线程、协程

    __name,) que =Queue(maxsize=100)baozi_make1=Producer(mahzongyi,que)baozi_make1.start()baozi_make2=Producer (mahzongyi1,que)baozi_make2.start()baozi_make3=Producer(mahzongyi2,que)baozi_make3.start()for item in range(20): name = lazup%d%(item) temp=consumer(name,que) temp.start()上面的代码正确地实现了生产者消费者模式,但是却并不是一个高性能的实现 我们来看一看python当中对协程的实现案例,同样以生产者消费者模式为例:? 这段代码十分简单,即使没用过python的小伙伴应该也能基本看懂。 Python语言正如刚才所写的代码示例,python可以通过 yieldsend 的方式实现协程。在python 3.5以后,asyncawait 成为了更好的替代方案。

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    生产者消费者

    import random 4 import queue 5 import time 6 7 8 class Producer(threading.Thread): 9 def __init__(self, que 17 self.que.put(data)18 time.sleep(1)19 20 21 class Consumer(threading.Thread):22 def __init__(self, que 多线程生产者消费者实例 面向对象 1 import threading 2 import random 3 import time 4 import queue 5 6 7 def producer(que = random.randint(0,100)10 print(生产者生产了:, data)11 que.put(data)12 time.sleep(1)13 14 15 def consumer(que = random.randint(0,100) 9 print(生产者生产了:, data)10 que.put(data)11 time.sleep(1)12 13 14 def consumer(que

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    LeetCode 752:打开转盘锁 Open the Lock

    Java、python无法直接修改字符串里的字符.Java可先转换成 char 型数组,python可借助切片组装新字符串。 deadends: List, target: str) -> int: #转成哈希表 dead_set = set(deadends) if 0000 in dead_set: return -1 que = collections.deque() count = 0 while que: for x in range(len(que)): #从左取出头节点 tmp = que.popleft() if

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    STM32使用大彩串口屏程序框架使用总结

    struct _QUEUE 3{ 4 qsize _head; 队列头 5 qsize _tail; 队列尾 6 qdata _data; 队列数据缓存区 7}QUEUE; 8 9static QUEUE que _head = que. =que._tail)非满状态5 {6 que._data = _data;7 que. 1从队列中取一个数据 2static void queue_pop(qdata* _data) 3{ 4 if(que._tail!=que. _head)非空状态 5 { 6 *_data = que._data; 7 que._tail = (que.

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    二叉树:层序遍历登场!

    C++代码class Solution {public: vector levelOrder(TreeNode* root) { queue que; if (root ! C++代码class Solution {public: vector levelOrderBottom(TreeNode* root) { queue que; if (root ! C++代码class Solution {public: vector rightSideView(TreeNode* root) { queue que; if (root ! C++代码class Solution {public: vector averageOfLevels(TreeNode* root) { queue que; if (root ! space.bilibili.com525438321我的github:https:github.comyoungyangyang04 更多 精彩算法文章尽在:代码随想录,关注后,回复「Java」「C++」「python

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    搜索(6)

    int n,x_A,y_A,x_B,y_B;char map;const int dr = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}};int head = 0,tail = 0;int que ;bool inq = {false};bool inMap(int x,int y){ return x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n;}void bfs(){ que = x_A; que = y_A; tail++; steps = 0; inq = true; while(head < tail) { int x = que; int y = que; head = map) { steps = steps + 1; inq = true; que = nx; que = ny; tail++; } } }}int main(){ cin >> n; for(int

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    搜索(5)

    (head < tail)若队列内仍有元素{ int u = que;取出队首元素 visit(u);访问该节点 for(int j : g)枚举所有u的子节点 { if(! inq)如果j不在队列中 { que = j;将子节点加入队列中 inq = true; } }} 在这段代码中,我们定义了两个数组,分别是记录节点的que数组和一个布尔类型的数组inq。 que数组和变量head、tail用来模拟队列的数据结构,当然你也可以直接使用C++STL中的queue容器。 = 1;que = 1;steps = 0;inq = true;tail++;while(head > tail){ int x = que; int y = que; head++; for(int = #) steps = steps + 1; inq = true; que = nx; que = ny; tail++; }} 程序一开始的dr和dy到达的最少步数,因此stepsn也就是问题的答案

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    c++STL容器之queue容器

    一、构造函数queue que;queue(const queue &que);二、赋值操作queue& operator=(const queue &que);三、数据存取push(ele);pop(

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