《剑指Offer》18二叉树的镜像

题目:
操作给定的二叉树,将其变换为源二叉树的镜像。
思路:
前序遍历这棵树的每个节点,如果遍历到的节点有子节点,就交换它的两个子节点。当交换完所有非叶节点的左右子节点之后,就得到了树的镜像。
过去的代码:
class TreeNode {
    int val = 0;
    TreeNode left = null;
    TreeNode right = null;

    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;

    }
}
public class Solution {
    public void Mirror(TreeNode root) {         if(root==null||(root.left==null&&root.right==null)) {             return;         }         TreeNode temp=root.left;         root.left=root.right;         root.right=temp;         if(root.left!=null) {             Mirror(root.left);         }         if(root.right!=null) {             Mirror(root.right);         }     }
}
再次写的代码,带测试用例:
class TreeNode {     TreeNode left;     TreeNode right;     int val;     TreeNode(int val) {         this.val=val;     }
}
public class Solution01 {     public void Mirror(TreeNode root) {         if (root==null||(root.left==null&&root.right==null)) {             return;         }         TreeNode temp=root.left;         root.left=root.right;         root.right=temp;         Mirror(root.left);         Mirror(root.right);     }     public static void main(String[] args) {         TreeNode t1=new TreeNode(8);         TreeNode t2=new TreeNode(6);         TreeNode t3=new TreeNode(10);         TreeNode t4=new TreeNode(5);         TreeNode t5=new TreeNode(7);         TreeNode t6=new TreeNode(9);         TreeNode t7=new TreeNode(11);         t1.left=t2;         t1.right=t3;         t2.left=t4;         t2.right=t5;         t3.left=t6;         t3.right=t7;         Solution01 s=new Solution01();         s.Mirror(t1);         System.out.println(t1.left.right.val);     }
}

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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
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