​数据结构之初始二叉树（3）

 找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点：

个人主页：我要学编程(ಥ_ಥ)-CSDN博客

所属专栏：数据结构（Java版）

二叉树的基本操作

通过上篇文章的学习，我们简单的了解了二叉树的相关操作。接下来就是有关二叉树的经典题型练习。

递归相关的题目都有一个套路：例如：确定一个节点要做的事情，其余的套框架，递归就行了。下面我们就来细细品味。 

目录

100. 相同的树

572. 另一棵树的子树

226. 翻转二叉树

101. 对称二叉树

110. 平衡二叉树

牛客网——JZ36 二叉搜索树与双向链表

牛客网——KY11 二叉树遍历

100. 相同的树

题目：

给你两棵二叉树的根节点 p 和 q ，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。

如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。

示例 1：

输入：p = [1,2,3], q = [1,2,3]
输出：true

示例 2：

输入：p = [1,2], q = [1,null,2]
输出：false

示例 3：

输入：p = [1,2,1], q = [1,1,2]
输出：false

提示：

  • 两棵树上的节点数目都在范围 [0, 100] 内
  • -104 <= Node.val <= 104

思路： 按照上面的套路，我们应该找到一个节点所做的事情，即判断这个节点是否相同。

if (p.val != q.val) {return false;
}

上面这个代码的确是我们判读判断的逻辑，但是还要注意 p 和 q 可能出现为 null 的情况。因此还要排除，并且当两者同时为 null 时，我们要返回 true。因为空树也是相同的树。

// 一个是空树，一个不是，不符合
if (p == null && q != null || p != null && q == null) {return false;
}
// 两个都是空树，符合
if (p == null && q == null) {return true;
}

一个节点的事情处理完了，就该开始套框架，递归了。我们先不看框架，这个方法处理的是一个节点的（可以理解为根结点），接下来就要开始处理左子树和右子树。也就是递归处理。

//             判断左子树                   判断右子树
return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);

只有当左右子树和根都为true时，才能返回true。

思路整理完成就可以实现全部的代码了。

代码实现：

class Solution {public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {// 根结点的判断if (p == null && q != null || p != null && q == null) {return false;}if (p == null && q == null) {return true;}if (p.val != q.val) {return false;}// 左右子树的判断return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);}
}

注意：如果我们是在不放心这个方法，那么写完之后，就可以检查这个方法内容是否满足递归的两个条件：1、存在限制条件；2、每次递归之后都将进一步接近这个条件。

限制条件：就是什么时候，这个递归将会停止。很明显，当遇到空树时，就可以停止了，因为空树没有左右子树了。我们上面的代码满足这个条件，遇到空树就会返回。

随着递归的深入，我们会很明显的发现越来越接近限制条件。 

怎么样？是不是觉得这个方法非常的好用？是不是觉得自己现在强的可怕？别担心，下面还有很多硬菜等着我们去品尝，慢慢来吧。

572. 另一棵树的子树

题目：

给你两棵二叉树 root 和 subRoot 。检验 root 中是否包含和 subRoot 具有相同结构和节点值的子树。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。

二叉树 tree 的一棵子树包括 tree 的某个节点和这个节点的所有后代节点。tree 也可以看做它自身的一棵子树。

示例 1：

输入：root = [3,4,5,1,2], subRoot = [4,1,2]
输出：true

示例 2：

输入：root = [3,4,5,1,2,null,null,null,null,0], subRoot = [4,1,2]
输出：false

提示：

  • root 树上的节点数量范围是 [1, 2000]
  • subRoot 树上的节点数量范围是 [1, 1000]
  • -104 <= root.val <= 104
  • -104 <= subRoot.val <= 104

思路：判断一棵树是否为另一棵树的子树，换句话说，就是看一棵树中是否有子树和另一棵树相同。可以理解为上一题的变形版。同样，先明确根结点要做的事情，判断根结点所在的树是否与另一颗相同，另外就是套框架，递归根结点的左子树、右子树，看是否与另一个子树相同

根结点做的事情：

// 根结点为空，直接不需要比较了，这个也是限制条件
if (root == null) {return false;
}
// 判断根结点所在的子树是否另一棵子树相同
if (isSameTree(root, subRoot)) {return true;
}

框架：

// 左子树相同了，就不需要比较了
if (isSubtree(root.left, subRoot)) {return true;
}
// 不管右子树的比较结果如何，都可以直接返回了
return isSubtree(root.right, subRoot);

代码实现：

class Solution {public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {    // 判断是否存在root的子树和subRoot是相同的树// 限制条件：什么时候可以停止递归了？root为null了，找不到了if (root == null) {return false;}// 先判断根结点if (isSameTree(root, subRoot)) {return true;}// 递归判断左子树if (isSubtree(root.left, subRoot)) {return true;}// 递归判断右子树return isSubtree(root.right, subRoot);}// 判断这两颗树是否相同private boolean isSameTree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {// 根 左子树 右子树if (root == null && subRoot != null || root != null && subRoot == null) {return false;}if (root == null && subRoot == null) {return true;}if (subRoot.val != root.val) {return false;}// 递归判断左子树 && 递归判断右子树return isSameTree(root.left, subRoot.left) && isSameTree(root.right, subRoot.right);}
}

226. 翻转二叉树

题目：

给你一棵二叉树的根节点 root ，翻转这棵二叉树，并返回其根节点。

示例 1：

输入：root = [4,2,7,1,3,6,9]
输出：[4,7,2,9,6,3,1]

示例 2：

输入：root = [2,1,3]
输出：[2,3,1]

示例 3：

输入：root = []
输出：[]

提示：

  • 树中节点数目范围在 [0, 100] 内
  • -100 <= Node.val <= 100

思路一：翻转二叉树就是将每个结点的左子树和右子树都进行交换。

根结点做的事情：

交换根的左子树和根的右子树。

// 空节点不需要交换
if (root == null) {return root;
}
// 交换
TreeNode tmp = root.left;
root.left = root.right;
root.right = tmp;

框架：

// 根的左子树 和 根的右子树
invertTree(root.left);
invertTree(root.right);

代码实现：

class Solution {public TreeNode invertTree(TreeNode root) {if (root == null) {return root;}// 先翻转根结点TreeNode tmp = root.left;root.left = root.right;root.right = tmp;// 翻转左子树invertTree(root.left);// 翻转右子树invertTree(root.right);return root;}
}

其实，如果我们仔细观察会发现，叶子结点是不需要交换的，因为叶子结点的左子树和右子树都是空，交换前后不变。

if (root.left == null && root.right == null) {return root;
}

注意：虽然我们的限制条件改成了叶子结点，但是root 判空的语句还是得有，因为测试用例的root可能为null。

思路二：上面的思路是从根结点开始进行交换，但是进行左右子树交换时，并没有用到其返回值，因此，这个思路就是先从根的左子树和右子树开始交换，交换的结果储存起来，再去交换根的左右子树。

根结点做的事情：

if (root == null) {return root;
}
// 叶子结点直接返回即可
if (root.left == null && root.right == null) {return root;
}
// 根的左子树和右子树进行了递归翻转
.......   // 开始交换本级根的左子树和右子树
root.left = rightTree;
root.right = leftTree;

 框架：

// 翻转左子树的结果
TreeNode leftTree = invertTree(root.left);
// 翻转右子树的结果
TreeNode rightTree = invertTree(root.right);

代码实现：

class Solution {public TreeNode invertTree(TreeNode root) {if (root == null) {return root;}// 叶子结点直接返回即可if (root.left == null && root.right == null) {return root;}// 翻转左子树的结果TreeNode leftTree = invertTree(root.left);// 翻转右子树的结果TreeNode rightTree = invertTree(root.right);// 开始交换本级根的左子树和右子树root.left = rightTree;root.right = leftTree;return root;}
}

101. 对称二叉树

 题目：

给你一个二叉树的根节点 root ， 检查它是否轴对称。

示例 1：

输入：root = [1,2,2,3,4,4,3]
输出：true

示例 2：

输入：root = [1,2,2,null,3,null,3]
输出：false

提示：

  • 树中节点数目在范围 [1, 1000] 内
  • -100 <= Node.val <= 100

思路：判断是否为对称二叉树其实就是看这个根结点的左右子树是否可以翻转。那么这个题目就变成了判断根的左右子树是可以翻转

public boolean isSymmetric(TreeNode root) {// 比较根结点的左子树和右子树return invertTree(root.left, root.right);
}

根结点做的事情：（节点是否相同）

if (left == null && right != null || left != null && right == null) {return false;
}
if (left == null && right == null) {return true;
}
if (left.val != right.val) {return false;
}

框架：

//                 最外围是否可以翻转             、    内围是否可以翻转
return invertTree(left.left, right.right) && invertTree(left.right, right.left);

 代码实现：

class Solution {public boolean isSymmetric(TreeNode root) {// 比较根结点的左子树和右子树return invertTree(root.left, root.right);}// 就是比较对应结点的值是否一样public boolean invertTree(TreeNode left, TreeNode right) {if (left != null && right == null || left == null && right != null) {return false;}if (left == null && right == null) {return true;}if (left.val != right.val) {return false;}return invertTree(left.left, right.right) && invertTree(left.right, right.left); }
}

110. 平衡二叉树

给定一个二叉树，判断它是否是 平衡二叉树  

示例 1：

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：true

示例 2：

输入：root = [1,2,2,3,3,null,null,4,4]
输出：false

示例 3：

输入：root = []
输出：true

提示：

  • 树中的节点数在范围 [0, 5000] 内
  • -104 <= Node.val <= 104

首先得明确一个概念：什么是平衡二叉树。 

平衡二叉树 是指该树所有节点的左右子树的深度相差不超过 1。  

注意：是所有结点的左右子树，而不是根结点的左右子树。

思路：我们首先想到的就是求树的高度，然后相减判断差值是否大于1。

根结点做的事情：先判断根结点是不是平衡二叉树

    // 限制条件if (root == null) {return true;}// 这个判断的是根结点if (Math.abs(TreeNodeHigh(root.left) - TreeNodeHigh(root.right)) > 1) {return false;}

框架：根结点判断完成再判断左右子树是否是平衡二叉树

        // 递归判断左子树和右子树if (!isBalanced(root.left)) {return false;}return isBalanced(root.right);

计算树的高度：

    // 计算二叉树的高度private int TreeNodeHigh(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}// 左子树的高度int leftHigh = TreeNodeHigh(root.left);// 右子树的高度int rightHigh = TreeNodeHigh(root.right);// 返回左子树和右子树的最大高度+根结点return Math.max(leftHigh, rightHigh)+1;}

代码实现：

class Solution {// 这个方法是用来判断一个二叉树是否为平衡二叉树的// 而我们想要的是一个方法来计算这个二叉树的根结点的左右子树高度public boolean isBalanced(TreeNode root) {if (root == null) {return true;}// 这个判断的是根结点if (Math.abs(TreeNodeHigh(root.left) - TreeNodeHigh(root.right)) > 1) {return false;}// 递归判断左子树和右子树if (!isBalanced(root.left)) {return false;}return isBalanced(root.right);}// 计算二叉树的高度private int TreeNodeHigh(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}// 左子树的高度int leftHigh = TreeNodeHigh(root.left);// 右子树的高度int rightHigh = TreeNodeHigh(root.right);// 返回左子树和右子树的最大高度+根结点return Math.max(leftHigh, rightHigh)+1;}
}

上述代码有不足的地方：重复计算比较多。当根结点是平衡二叉树时，就需要计算根结点左子树的左右子树的高度，而这部分的高度是我们在第一次计算时，就已经计算过了。因此我们就可以保留上一次计算的值，也就是存起来或者说记录上次计算的值，看看满不满足我们的要求。如下所示：

代码实现：

class Solution {public boolean isBalanced(TreeNode root) {if (root == null) {return true;}// 因为返回值就三种：<0 ==0 >0 最后就比较看是否符合情况return TreeNodeHigh(root) >= 0;}private int TreeNodeHigh(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}int leftHigh = TreeNodeHigh(root.left);// 如果不符合要求了，就返回-1（标记）if (leftHigh < 0) {return -1;}int rightHigh = TreeNodeHigh(root.right);// 符合要求(高度差符合平衡二叉树且右边的高度大于0)就返回高度if (rightHigh >= 0 && Math.abs(leftHigh - rightHigh) <= 1) {return Math.max(leftHigh, rightHigh) + 1 ;} else {// 不符合（高度差大于1或者右边的高度也是负数）就返回-1return -1;}}
}

这种方法还是大佬才能想到的。我们一般把第一种的普通递归思路写出来就行。 

牛客网——JZ36 二叉搜索树与双向链表

题目：

描述

输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。如下图所示

数据范围：输入二叉树的节点数 0≤𝑛≤10000≤n≤1000，二叉树中每个节点的值 0≤𝑣𝑎𝑙≤10000≤val≤1000
要求：空间复杂度𝑂(1)O(1)（即在原树上操作），时间复杂度 𝑂(𝑛)O(n)

注意:

1.要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。当转化完成以后，树中节点的左指针需要指向前驱，树中节点的右指针需要指向后继
2.返回链表中的第一个节点的指针
3.函数返回的TreeNode，有左右指针，其实可以看成一个双向链表的数据结构

4.你不用输出双向链表，程序会根据你的返回值自动打印输出

输入描述：

二叉树的根节点

返回值描述：

双向链表的其中一个头节点。

示例1

输入：

{10,6,14,4,8,12,16}

返回值：

From left to right are:4,6,8,10,12,14,16;From right to left are:16,14,12,10,8,6,4;

说明：

输入题面图中二叉树，输出的时候将双向链表的头节点返回即可。

示例2

输入：

{5,4,#,3,#,2,#,1}

返回值：

From left to right are:1,2,3,4,5;From right to left are:5,4,3,2,1;

说明：

                    5/4/3/2/1
树的形状如上图

二叉搜索树的概念：树上每个节点的左子树的根结点的值小于根结点的值小于右子树的根结点的值。因此，当我们去用中序遍历去遍历这棵树时，其输出的结果的就是一个有序的数据。

思路：既然是要变成一个有序的双向链表，那么我们就可以从这里得出一些有用的信息。肯定是以中序遍历的方式去遍历这棵二叉树。修改的话，以 left 作为 prev 指针，以 right 作为 next 指针。那么我们就可以写一个二叉树中序遍历的方法出来，通过中序遍历来修改二叉树的指向。

下面是递归的核心代码： 

    // 中序遍历修改二叉树的指向private void inOrder(TreeNode root) {// 左子树 根 右子树if (root == null) { // 限制条件return;}// 左子树inOrder(root.left);// 修改根结点的指向......// 右子树inOrder(root.right);}

当 root 走到 4 这个节点时（上面描述的图），就可以修改其 left 与 right 的值，因为这里需要一个不断变化的值来指向 left 和 right 要修改的对象，因此就可以定义一个 prev 指针来指向要修改的前一个节点，那么就可以解决修改指针的问题。

代码实现：

public class Solution {private TreeNode prev; // 默认是nullpublic TreeNode Convert(TreeNode pRootOfTree) {if (pRootOfTree == null) {return null;}// 修改二叉树为有序的双向链表inOrder(pRootOfTree);// 找到头结点并返回TreeNode head = pRootOfTree;// 一直找到 head.left == null 即可（沿着10找到4）while (head.left != null) {head = head.left;}return head;}// 中序遍历修改二叉树的指向private void inOrder(TreeNode root) {// 左子树 根 右子树if (root == null) { // 限制条件return;}// 左子树inOrder(root.left);// 修改根结点的指向// 第一三行代码都执行时，是这样：4.left = prev  4.right = 6root.left = prev;if (prev != null) {prev.right = root;}// 更新prev的值（不断的指向root的前一个结点）prev = root; // 右子树inOrder(root.right);} 
}

牛客网——KY11 二叉树遍历

描述

编一个程序，读入用户输入的一串先序遍历字符串，根据此字符串建立一个二叉树（以指针方式存储）。 例如如下的先序遍历字符串： ABC##DE#G##F### 其中“#”表示的是空格，空格字符代表空树。建立起此二叉树以后，再对二叉树进行中序遍历，输出遍历结果。

输入描述：

输入包括1行字符串，长度不超过100。

输出描述：

可能有多组测试数据，对于每组数据， 输出将输入字符串建立二叉树后中序遍历的序列，每个字符后面都有一个空格。 每个输出结果占一行。

示例1

输入：

abc##de#g##f###

输出：

c b e g d f a

注意：这里给了我们前序遍历的结果，并且把空树的位置告诉我们了，因此这里可以只通过前序遍历来创建一棵唯一的二叉树。

思路：既然给了我们前序遍历的结果，那么我们肯定是要通过前序遍历来创建二叉树。即先创建根结点，再创建左子树，再创建右子树。核心代码思路出来了，也就可以开始写了。

代码实现：

import java.util.Scanner;// 创建树的节点
class TreeNode {public char val;public TreeNode left;public TreeNode right;public TreeNode(char val) {this.val = val;}
}// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseString str = in.nextLine();// 以前序遍历的方式来创建二叉树TreeNode root = createTree(str);// 中序遍历二叉树inOrder(root);}}// 递归创建二叉树public static int i; // 记录遍历的位置public static TreeNode createTree(String str) {// 根据前序遍历创建二叉树：根 左子树 右子树TreeNode root = null;char ch = str.charAt(i);if (ch != '#') {// 这里不是空树，创建树：根 左子树 右子树root = new TreeNode(ch);i++; // 创建完成，就要往后走// 左子树root.left = createTree(str);// 右子树root.right = createTree(str);} else {// 因为root已经初始化，这里只需要让i往后走即可i++;}return root;}public static void inOrder(TreeNode root) {if (root == null) {return;}// 根 左子树 右子树inOrder(root.left);System.out.print(root.val+" ");inOrder(root.right);}}

二叉树的创建中根结点做的事情： 就是创建根结点即可。其余的就是交给框架去递归创建左子树和右子树。

好啦！本期 ​数据结构之初始二叉树（3）的刷题篇（上）的学习之旅就到此结束啦！我们下一期再一起学习吧！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/diannao/48028.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

uniapp上传功能用uni-file-picker实现

uniapp上传功能用uni-file-picker实现

文章目录 html代码功能实现css样式代码 html代码 <uni-file-pickerselect"onFileSelected"cancel"onFilePickerCancel"limit"1"class"weightPage-upload-but"file-mediatype"image"></uni-file-picker><imag…
阅读更多...
Java中的JDK、JRE、JVM

Java中的JDK、JRE、JVM

JDK&#xff08;Java Development kit&#xff09;&#xff1a;Java开发工具包 JVM&#xff08;Java Virtual Machine&#xff09;&#xff1a;Java虚拟机&#xff0c;真正运行Java程序的地方 核心类库&#xff1a;Java已经写好的东西&#xff0c;可以直接用 开发工具&#xff…
阅读更多...
【C语言】 作业11 链表+实现函数封装

【C语言】 作业11 链表+实现函数封装

递归实现链表数据互换&#xff0c;纯不会&#xff0c;明天再说 1、链表实现以下功能 链表&#xff0c;创建链表&#xff0c;申请节点&#xff0c;判空&#xff0c;头插&#xff0c;遍历输出&#xff0c;通过位置查找节点&#xff0c;任意位置插入&#xff0c;头删&#xff0c;…
阅读更多...
下载安装VSCode并添加插件作为仓颉编程入门编辑器

下载安装VSCode并添加插件作为仓颉编程入门编辑器

VSCode下载地址&#xff1a;下载 Visual Studio Code - Mac、Linux、Windows 插件下载&#xff1a;GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台 仓颉社区中下载解压 cangjie.vsix 插件 打开VSCode 按 Ctrl Shift X 弹出下图 按照上图步骤依次点击选中我们下…
阅读更多...
嵌入式C/C++、FreeRTOS、STM32F407VGT6和TCP：智能家居安防系统的全流程介绍（代码示例）

嵌入式C/C++、FreeRTOS、STM32F407VGT6和TCP：智能家居安防系统的全流程介绍（代码示例）

1. 项目概述 随着物联网技术的快速发展,智能家居安防系统越来越受到人们的重视。本文介绍了一种基于STM32单片机的嵌入式安防中控系统的设计与实现方案。该系统集成了多种传感器,实现了实时监控、报警和远程控制等功能,为用户提供了一个安全、可靠的家居安防解决方案。 1.1 系…
阅读更多...
Large Language Model系列之三：大模型并行训练（Parallel Training of Large Language Models）

Large Language Model系列之三：大模型并行训练（Parallel Training of Large Language Models）

Large Language Model系列之三&#xff1a;大模型并行训练&#xff08;Parallel Training of Large Language Models&#xff09; 1 各类并行算法 参考资料: 1 大模型并行训练 2 ZeRO&#xff08;Zero Redundancy Optimizer&#xff09;零冗余优化 ZeRO&#xff08;Zero Red…
阅读更多...
【.NET全栈】ASP.NET开发Web应用——计算器

【.NET全栈】ASP.NET开发Web应用——计算器

文章目录 一、简单计算器二、复杂计算器 一、简单计算器 新建Web应用项目&#xff0c;窗体页面 窗体设计代码&#xff1a; <% Page Language"C#" AutoEventWireup"true" CodeBehind"Default.aspx.cs" Inherits"AdoDemo.Default"…
阅读更多...
以Zookeeper为例 浅谈脑裂与奇数节点问题

以Zookeeper为例 浅谈脑裂与奇数节点问题

一、脑裂现象的定义与影响 脑裂&#xff08;split-brain&#xff09;是指在分布式系统中&#xff0c;因网络分区或其他故障导致系统被切割成两个或多个相互独立的子系统&#xff0c;每个子系统可能独立选举出自己的领导节点。这一现象在依赖中心领导节点&#xff08;如Elastic…
阅读更多...
亚信安全终端一体化解决方案入选应用创新典型案例

亚信安全终端一体化解决方案入选应用创新典型案例

近日&#xff0c;由工业和信息化部信息中心主办的2024信息技术应用创新发展大会暨解决方案应用推广大会成功落幕&#xff0c;会上集中发布了一系列技术水平先进、应用效果突出、产业带动性强的信息技术创新工作成果。其中&#xff0c;亚信安全“终端一体化安全运营解决方案”在…
阅读更多...
【漏洞复现】Next.js框架存在SSRF漏洞(CVE-2024-34351)

【漏洞复现】Next.js框架存在SSRF漏洞(CVE-2024-34351)

0x01 产品简介 ZEIT Next.js是ZEIT公司的一款基于Vue.js、Node.js、Webpack和Babel.js的开源Web应用框架。 0x02 漏洞概述 ZEIT Next.js 13.4版本至14.1.1之前版本存在代码问题漏洞&#xff0c;该漏洞源于存在服务器端请求伪造 (SSRF) 漏洞 0x03 搜索引擎 body"/_nex…
阅读更多...
Keil开发IDE

Keil开发IDE

Keil开发IDE 简述Keil C51Keil ARMMDK DFP安装 简述 Keil公司是一家业界领先的微控制器&#xff08;MCU&#xff09;软件开发工具的独立供应商。Keil公司由两家私人公司联合运营&#xff0c;分别是德国慕尼黑的Keil Elektronik GmbH和美国德克萨斯的Keil Software Inc。Keil公…
阅读更多...
【06】LLaMA-Factory微调大模型——微调模型评估

【06】LLaMA-Factory微调大模型——微调模型评估

上文【05】LLaMA-Factory微调大模型——初尝微调模型&#xff0c;对LLama-3与Qwen-2进行了指令微调&#xff0c;本文则介绍如何对微调后的模型进行评估分析。 一、部署微调后的LLama-3模型 激活虚拟环境&#xff0c;打开LLaMA-Factory的webui页面 conda activate GLM cd LLa…
阅读更多...
elasticsearch, kibana, 6.8.18 版本下的创建索引，指定timestamp，java CRUD，maven版本等

elasticsearch, kibana, 6.8.18 版本下的创建索引，指定timestamp，java CRUD，maven版本等

ELK 这一套的版本更迭很快&#xff0c; 而且es常有不兼容的东西出现&#xff0c; 经常是搜一篇文章&#xff0c;看似能用&#xff0c;拿到我这边就不能用了。 很是烦恼。 我这边的ELK版本目前是 6.8.18&#xff0c;这次的操作记录一下。 &#xff08;涉密内容略有删改&#xf…
阅读更多...
关闭 Linux 服务器上的 IPv6

关闭 Linux 服务器上的 IPv6

虽然 IPv6 已经逐渐普及&#xff0c;但在某些 Linux 服务器上的业务系统仍然可能遇到一些奇怪的问题。特别是在集群场景中&#xff0c;因为集群各个节点之间需要互相通信&#xff0c;如果 IPv6 没有正确配置网络&#xff0c;可能导致一些未知问题&#xff0c;解决起来相当麻烦。…
阅读更多...
YOLOV5学习记录

YOLOV5学习记录

前言&#xff1a; 计算机视觉 什么是目标检测&#xff1f; 物体分类和目标检测的区别 目标检测&#xff0c;物体的类别和位置 学习选题&#xff0c;口罩检查&#xff0c;人脸识别 算法原理&#xff1a;知乎&#xff0c;csdn&#xff0c;目前还没到这种程度 大大滴崩溃&am…
阅读更多...
Java文件管理

Java文件管理

文件管理 Java中的对文件的管理&#xff0c;通过java.io包中的File类实现。Java中文件的管理&#xff0c;主要是针对文件或是目录路径名的管理&#xff0c;包括文件的属性信息&#xff0c;文件的检查&#xff0c;文件的删除等&#xff0c;但不包括文件的访问 file类 Java中的…
阅读更多...
人工智能算法工程师(中级)课程17-模型的量化与部署之剪枝技巧与代码详解

人工智能算法工程师(中级)课程17-模型的量化与部署之剪枝技巧与代码详解

大家好&#xff0c;我是微学AI&#xff0c;今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程17-模型的量化与部署之剪枝技巧与代码详解。模型剪枝是深度学习领域中一项关键的技术&#xff0c;旨在减少神经网络中的冗余权重&#xff0c;从而降低计算成本和内存占用&#xff0c;同…
阅读更多...
Linux--实现线程池（万字详解）

Linux--实现线程池（万字详解）

目录 1.概念 2.封装原生线程方便使用 3.线程池工作日志 4.线程池需要处理的任务 5.进程池的实现 6.线程池运行测试 7.优化线程池&#xff08;单例模式 &#xff09; 单例模式概念 优化后的代码 8.测试单例模式 1.概念 线程池:* 一种线程使用模式。线程过多会带来调度…
阅读更多...
FastAPI（六十五）实战开发《在线课程学习系统》基础架构的搭建

FastAPI（六十五）实战开发《在线课程学习系统》基础架构的搭建

在之前三篇&#xff0c;我们分享的就是需求的分析&#xff0c;基本接口的整理&#xff0c;数据库链接的配置。这次我们分享项目的基本框架&#xff0c;目录结构大致如下&#xff1a; common目录&#xff1a; 通用目录&#xff0c;放一些通用的处理 models目录&#xf…
阅读更多...
【基础】模拟题 角色授权类

【基础】模拟题 角色授权类

3413. DHCP服务器 题目 提交记录 讨论 题解 视频讲解 动态主机配置协议&#xff08;Dynamic Host Configuration Protocol, DHCP&#xff09;是一种自动为网络客户端分配 IP 地址的网络协议。 当支持该协议的计算机刚刚接入网络时&#xff0c;它可以启动一个 DHCP 客户…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023