【算法通关指南:数据结构与算法篇】二叉树相关算法题:1.二叉树深度 2.求先序排列

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❄️个人专栏:《算法通关指南》
永远相信美好的事情即将发生
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文章目录

前言

本专栏聚焦算法题实战,系统讲解算法模块:以《c++编程》,《数据结构和算法》《基础算法》《算法实战》 等几个板块以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力ps:本章节题目分两部分,比较基础笔者只附上代码供大家参考,其他的笔者会附上自己的思考和讲解,希望和大家一起努力见证自己的算法成长

一、二叉树深度

2.1题目

链接:二叉树深度

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2.2 算法原理

二叉树的高度 = 1 + max(左子树的高度,右子树的高度);因此,可以递归解决。

2.3代码

#include <iostream> using namespace std; const int N =1e6+10; int l[N], r[N]; int dfs(int root){if(!root)return0;returnmax(dfs(l[root]),dfs(r[root]))+1;} int main(){ int n; cin >> n;for(int i =1; i <= n; i++) cin >> l[i]>> r[i]; cout <<dfs(1)<< endl;return0;}

二、 求先序排列

3.1题目

链接:求先序排列

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3.2 算法原理

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处理「左右字树」的方式与处理「原始序列」的方式一致,这样我们就可以用「递归」的方式求出先序序列
注: 如何进行区间定位

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3.3代码

#include <iostream> using namespace std; string a, b; void dfs(int l1, int r1, int l2, int r2){//递归出口if(r1 < l1)return;//确立根节点 cout << b[r2];//寻找中序序列中的根节点划分左右子树 int p = l1;while(a[p]!= b[r2]) p++;//递归处理左右子树dfs(l1, p -1, l2, l2 + p - l1 -1);dfs(p +1, r1, l2 + p - l1, r2 -1);} int main(){ cin >> a >> b;dfs(0, a.size()-1,0, b.size()-1);return0;}

总结与每日励志

✨本次我们练习了二叉树深度和先序排列两道基础题,核心均运用递归思想:前者通过递归求左右子树高度取最大值加一得出结果,后者利用中序与后序序列定位根节点,递归处理左右子树完成先序输出。算法学习没有捷径,每一道题的积累都是成长的阶梯。永远相信美好的事情即将发生,坚持刷题、沉淀思路,终会突破瓶颈,在算法之路上稳步前行,不负每一份努力与热爱!

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GitHub 上开源了 30+ 个 OpenClaw 真实使用案例。

最近逛 GitHub 的时候发现了一个挺有意思的仓库,专门收集 OpenClaw 的 usecases。 说实话,很多人装完 OpenClaw 之后的操作都是一样的:疯狂往里面塞各种 Skill,ClawHub 逛得跟菜市场一样热闹,今天装个天气查询,明天装个股票分析,后天又来个翻译助手。 结果装了一堆却发现每天还是在信息搜索、做个记录。Skill 装了一百个,生活一点没变轻松。 这个开源项目就是专门收集人们真实在用的 OpenClaw 场景,而不是单纯介绍某个 Skill 或插件。 01 开源项目简介 awesome-openclaw-usecases 目前收录了 30 多个经过验证的真实使用场景。 它的核心理念非常简单:不是教你装什么 Skill,而是告诉你别人是怎么把 OpenClaw 变成真正能帮人类干活的私人助理的。 如果你不知道 OpenClaw 具体能做什么,只停留在抽象概念。有一些自动化或搭建 AI 智能体想法,但不知道如何系统落地,想参考别人已经跑通的真实工作流和自动化方案。

By Ne0inhk
【GitHub开源项目】OpenClaw深度解析——开源多模态大模型系统的架构设计与核心实现

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摘要 在2026年初的AI技术浪潮中,一款名为OpenClaw的开源AI智能体框架以惊人的速度席卷全球开发者社区。OpenClaw的核心突破在于将大语言模型的"智能大脑"与本地执行环境的"行动手脚"无缝结合,实现了从"被动对话"到"主动执行"的范式转变。本文将从技术架构、核心实现、应用场景三个维度深度解析OpenClaw系统,重点剖析其创新的"网关-节点-渠道"三层解耦架构、Skill-as-Code扩展机制、混合内存系统设计以及MCP协议集成。文章将详细展示OpenClaw如何通过本地优先的设计理念、基于车道的串行化执行保障任务可靠性,以及其面临的企业级安全挑战。通过完整的代码示例和架构图解,为开发者提供从原理到实践的全面指导。 目录 * 一、OpenClaw项目概述与技术定位 * 1.1 项目背景与爆发式增长 * 1.2 核心定位:从聊天AI到执行AI * 1.3 技术演进路线:Clawdbot

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2025电赛E题开源:二维云台激光打靶系统全解析(基于STM32F407+K230)

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2025电赛E题:二维云台激光打靶系统全解析——基于STM32F407的视觉伺服控制 本文详细介绍2025年全国大学生电子设计竞赛E题《二维云台激光打靶系统》的完整实现方案。项目基于STM32F407微控制器,结合视觉追踪、PID控制、步进电机驱动等技术,实现高精度的激光自动瞄准与发射功能。 🎯 项目背景与意义 在自动化控制领域,视觉伺服系统是实现高精度定位与追踪的关键技术。本次分享的项目,源自 2025 年全国大学生电子设计竞赛的赛题,题目要求设计一套二维云台系统,需具备自动识别目标、控制激光精准命中的功能。 该项目历经多重挑战,最终斩获了广东省赛区的省一等奖。由于我在此次比赛中主要负责二维云台激光打靶系统的设计,因此仅针对 25 年电赛 e 题的瞄准模块部分进行解说,自动循迹小车的内容会略过。 这个项目的成功落地,既为电子设计竞赛提供了一套完整的参考方案,也为嵌入式视觉伺服系统的教学与研究提供了宝贵的实践案例。 📊 系统总体设计 系统架构图 二维云台激光打靶系统 ├── 感知层(视觉模块) │ ├── 摄像头采集 │ └── 目标坐标提取 ├── 控制层(主控板

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copilot学生认证2026-github copilot学生认证(手把手教会)

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1.前言 博主在24年的时候发过一篇copilot认证成功的帖子,当时也是领到了一年的pro 文章链接:github copilot学生认证(手把手一小时成功)-ZEEKLOG博客 如今26年了,copilot的申请增加了一年的时间,博主也进入了研究生生涯,前段时间也是再次进行了申请,现在已经用上了,Pro 版直接解锁无限制基础功能 + 海量高级模型,我的感受是:真香!:   既然官方的申请有变化,咱们教程也得与时俱进,下面就开始手把手教大家如何进行申请copilot学生会员。 2.完善 GitHub 账号基础配置 在Emails里面加入你对应学校的教育邮箱(以edu.cn结尾),打开教育邮箱点击GitHub发送的验证邮件链接,即可完成邮箱认证 3.Github学生认证 完成上述步骤后,打开学生认证申请链接,依旧还是在设置里面,这里也可以用手机操作,因为上传证明材料用手机拍照更方便: 选择身份为学生,下滑填写学校信息,输入学校的英文,最后选择自己的学校教育邮箱,点击continue(还得分享位置) 接下来就是上传证明材料: * 可以使用手机摄像头拍摄,证件

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