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treenode新上映_java treenode(2024年11月抢先看)

内容来源：飘花网电影所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

treenode

二叉树最大深度，递归求解！给定一个二叉树 root，返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例 1: 输入: root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出: 3 示例 2: 输入: root = [1,null,2] 输出: 2 提示: 树中节点的数量在 [0, 104] 区间内。 -100 <= Node.val <= 100 解决方案：使用递归方法，每次计算左子树和右子树的最大深度，然后取两者的最大值加上根节点的深度。代码示例： python class Solution: def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int: if root is None: return 0 else: left_depth = self.maxDepth(root.left) right_depth = self.maxDepth(root.right) return max(left_depth, right_depth) + 1 时间复杂度：O(N)，其中 N 是二叉树中的节点数。空间复杂度：O(H)，其中 H 是二叉树的高度。

二叉树转最大和树：经典算法解析 𐟌𓠩☧›述给定一棵二叉搜索树，要求将所有节点替换为大于等于该节点的所有子节点的值之和。二叉搜索树的特点是左子节点的值一定小于根节点，右子节点的值一定大于根节点。因此，每个根节点的替换只需加上右子节点的值，左子节点则加上根节点的值。 𐟔 解决方案使用深度优先搜索（DFS）来遍历二叉树，按照“右、根、左”的顺序进行访问，逐步累加值。最终返回根节点即可。 𐟒ᠦ𓨦„事项在Java中，局部变量在递归过程中可能会因为垃圾回收（GC）而被清理。因此，如果需要将一个变量在递归过程中长期使用，应该将其定义为类的成员变量，而不是方法中的局部变量。这样可以避免在递归过程中因GC而导致数据丢失。 𐟔„ 递归思路定义一个DFS方法，其中包含一个累加器变量来存储当前节点的最大和。这个变量需要在方法内部定义，并且需要作为参数传递给递归调用。在访问每个节点时，将右子节点的值加上根节点的值（如果左子节点存在），然后返回这个累加值。 𐟎𛣧 实现以下是一个简单的Java代码实现： ```java class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } class Solution { public TreeNode convertBST(TreeNode root) { dfs(root); return root; } private int dfs(TreeNode node) { if (node == null) return 0; int sum = node.val + dfs(node.right); // 加上右子节点的值 if (node.left != null) sum += node.val; // 如果左子节点存在，加上根节点的值 node.val = sum; // 更新根节点的值 return sum; // 返回累加值 } } ``` 这段代码中，`dfs`方法负责进行深度优先搜索，并将每个节点的最大和存储在节点的`val`属性中。最终，返回根节点的最大和值。

𐟓š CiteSpace术语大揭秘！𐟔 𐟓Œ Time slice：探索不同时间段的文献关系，就像打开历史的切片。 𐟓Œ Author/Institution/Country：深入了解作者、机构和国家间的合作网络。 𐟓Œ Term/Keyword/Category：挖掘主题词、关键词和学科间的共现关系。 𐟓Œ Paper/Grants：分析文献间的耦合关系，以及基金对研究的影响。 𐟓Œ Cited reference/author/journal：探究文献的被引情况，以及作者和期刊的影响力。 𐟔 Pathfinder network scaling（PFNET）和Minimum spanning tree（MST）：两种强大的网络分析算法，帮助你更清晰地理解文献间的关系。 𐟎蠔hreshold/Fond size/Node size：设置阈值，调整字体和节点大小，让你的可视化结果更加美观和清晰。 𐟓Š Network/Density/Modularity：通过这些指标，评估网络的复杂性和聚类的显著性。 𐟓Œ Silhouette：聚类平均轮廓值，用于评估聚类的合理性。 𐟓Œ Betweenness centrality：中介中心性，识别网络中的关键节点。 𐟓Œ TF*IDF/Log-likelihood rate/Mutual information：这些加权算法用于提取聚类标签词，帮助你更准确地理解文献的主题。现在，你是否对CiteSpace的术语有了更深入的了解呢？𐟤” 赶快试试CiteSpace，探索文献间的奥秘吧！𐟌Ÿ

失业5月，前端进阶之旅𐟒ꊰŸ“… 5月中旬，我开始了失业后的自我提升之旅。国庆前，我终于拿到了心仪的offer。以下是我按照时间顺序整理的学习路线，希望能为同样在前端开发道路上奋斗的你提供一些参考。 𐟓† 5月简历优化：我找了三个人帮我优化简历，最终整理出了一份详尽的简历汇总。基础知识复习：我复习了JavaScript的基础知识，包括闭包、ES6语法、浏览器事件循环机制、call/bind/apply和this的相关知识、深拷贝、var/const的区别、Proxy对象、Map/Set内建对象、作用域链、原型链、实现继承的三种方法、new运算符、判断是否是数组、数组去重、requestAnimationFrame（rAF）、HTTP状态码、主线程的运行生命周期、强缓存/协商缓存、弱引用、SSL加密、前端模块化相关知识、ESLint基本配置、Gulp基本语法、CSS画三角形技巧、CSS变量、rem和em等。 𐟓† 6月 Node.js复习：我复习了Node.js的基础知识，如fs模块、path模块、http模块、url模块、os模块，并了解了Node事件循环与浏览器事件循环的区别。 Webpack和Babel：我深入了解了Webpack和Babel的基本原理，掌握了loader和plugin的编写方法，并熟悉了webpack的各种配置项。对于Babel，我了解了其语法和API的不同处理方式。 Git深入：我开始深入学习Git，理解了blob、tree、commit三种文件，并详细了解了每个Git命令在微观上对应的文件操作。 𐟓† 7月 React源码学习：我开始学习React源码，这是一个非常痛苦但收获颇丰的过程。我了解了批量更新机制、Fiber架构的数据结构（如Fiber节点、虚拟DOM节点属性、current和workInProgress双缓冲树）、Fiber如何实现用循环代替递归（即beginWork/completeUnitOfWork/completeWork的作用）、副作用链的数据结构、React事件系统的基础知识以及Redux源码的简单了解。 𐟓† 8月持续学习：我继续深化了JavaScript和Node.js的学习，掌握了更多高级技巧和优化方法。同时，我也开始关注前端性能优化和用户体验提升的相关知识。项目实践：我开始参与一些实际的项目，将所学知识应用到实际开发中，积累项目经验。 𐟓† 9月技术前沿：我开始关注前端技术的最新动态，学习了如WebAssembly、PWA（Progressive Web Apps）等前沿技术。性能优化：我深入研究了前端性能优化的各种方法，如代码压缩、图片优化、缓存策略等，以提高网页加载速度和用户体验。团队协作：我开始参与团队项目，学习如何与团队成员协作，共同完成项目目标。 𐟓† 10月技术面试准备：我针对技术面试进行了充分的准备，复习了所有重要的知识点，并模拟了一些常见的面试问题。实战演练：我参与了一些实际的项目演练，以提高自己的实战能力。总结与反思：我对过去几个月的学习进行了总结和反思，找出了自己的不足之处，并制定了下一步的学习计划。通过这几个月的努力学习，我终于在国庆后拿到了心仪的offer。希望我的学习路线能为你提供一些参考和启发。加油！𐟒ꀀ

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