二叉树进阶oj题【二叉树相关10道oj题的解析和代码实现】

目录

  • 二叉树进阶oj题
    • 1.根据二叉树创建字符串
    • 2.二叉树的层序遍历
    • 3.二叉树的层序遍历 II
    • 4.二叉树的最近公共祖先
    • 5.二叉搜索树和双向链表
    • 6.从前序与中序遍历序列构造二叉树
    • 7.从中序和后序遍历序列来构造二叉树
    • 8.二叉树的前序遍历,非递归迭代实现
    • 9.二叉树中序遍历 ,非递归迭代实现
    • 10.二叉树的后序遍历 ,非递归迭代实现

二叉树进阶oj题

1.根据二叉树创建字符串

根据二叉树创建字符串:

image-20240923095720602

分析:

image-20240924214607725

先递归左子树,再递归右子树,每递归到一个节点就套娃一个()。

要注意,当一个根节点的左孩子不存在右孩子存在时,要用一个()表示左孩子

class Solution {
public:string tree2str(TreeNode* root){// str作为最后的输出的字符串string str;// 要求前序遍历——根,左子树,右子树str += to_string(root->val);// 这里要分类讨论://1.左不为空//2.左空,右不为空 这个情况要保留一个左的括号if (root->left){str += "(";str += tree2str(root->left);str += ")";}else if (root->right){str += "()";}if (root->right){str += "(";str += tree2str(root->right);str += ")";}return str;}
};

2.二叉树的层序遍历

二叉树的层序遍历

image-20240923095738735

分析:

层序遍历就采用一个队列就可以实现。一个节点出来要记得带它的做右子树进节点

代码如下:

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root){vector<vector<int>> vv;queue<TreeNode*> _q; // 通过队列实现层序// 传空树进行不需要遍历了。if (root)_q.push(root);while (!_q.empty()){// 通过控制每层的数据个数,来达到精确的输出二叉树每层的数据// 意思就是 当第n层数据出完之后,第n+1层的数据个数就是此时的q.size()int levelSize = _q.size();vector<int> v;for (size_t i = 0; i < levelSize; i++){TreeNode* front = _q.front();_q.pop();v.push_back(front->val);// 弹出节点后要带该节点的左右孩子if (front->left)_q.push(front->left);if (front->right)_q.push(front->right);}// 此时v就是装好了一层的数据,将其尾插到vv中vv.push_back(v);}return vv;}
};

3.二叉树的层序遍历 II

二叉树的层序遍历 II:

image-20240923095754004

分析:

这道题和第2道题的思路是一样的,只需要将最后的结果逆置,也就是vv逆置一下,再输出就是自下而上的层序遍历

代码如下:

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root){vector<vector<int>> vv;queue<TreeNode*> _q; // 通过队列实现层序// 传空树进行不需要遍历了。if (root)_q.push(root);while (!_q.empty()){// 通过控制每层的数据个数,来达到精确的输出二叉树每层的数据// 意思就是 当第n层数据出完之后,第n+1层的数据个数就是此时的q.size()int levelSize = _q.size();vector<int> v;for (size_t i = 0; i < levelSize; i++){TreeNode* front = _q.front();_q.pop();v.push_back(front->val);// 弹出节点后要带该节点的左右孩子if (front->left)_q.push(front->left);if (front->right)_q.push(front->right);}// 此时v就是装好了一层的数据,将其尾插到vv中vv.push_back(v);}// 只要逆置一下,就是自底向上的层序遍历reverse(vv.begin(), vv.end());return vv;}
};

4.二叉树的最近公共祖先

二叉树的最近公共祖先

image-20240923095858455

分析:

image-20240923092914747

解决思路:

如果是第一种情况,只要判断出p、q其中一个是根节点或者p、q不在同一子树,就可以知道根节点就是公共祖先

如果不是第一种情况,就说明p、q存在于同一个子树,就要递归到其左树去寻找p、q的位置,左树没找到,就递归到右树去找到p、q的位置,在判断是什么情况。

代码如下:

class Solution {
public:bool Find(TreeNode* root, TreeNode* f){if (root == NULL)return false;// f和root不是相同节点,就递归到左子树去找,左子树找不到就递归到右树找return root == f || Find(root->left, f) || Find(root->right, f);}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q){// 如果穿了个空树进来,就不用判断了if (root == NULL)return NULL;// 只要p、q有一个是root,其公共祖先就是root了if (q == root || p == root)return root;// 定义四个变量来表示p、q的位置bool pInLeft, pInRight, qInLeft, qInRight;pInLeft = Find(root->left, p); // 去左子树找ppInRight = !pInLeft; // 左子树没找到就在右子树qInLeft = Find(root->left, q); //去左子树找qqInRight = !qInLeft;// 如果一个在左子树,一个在右子树,公共祖先就是rootif ((pInLeft && qInRight) || (pInRight && qInLeft))return root;// 如果都在左子树,就要递归到左子树去找if (pInLeft && qInLeft)return lowestCommonAncestor(root->left, p, q);// 如果都在右子树,就要递归到右子树去找if (pInRight && qInRight)return lowestCommonAncestor(root->right, p, q);return NULL;}
};

5.二叉搜索树和双向链表

二叉搜索树和双向链表

image-20240923114827276

分析:

将二叉搜索树转换为双向链表其实就是修改树节点的left和right指针按照中序遍历指向对应的节点。

这里我们让left指针指向上一个节点,right指向下一个节点

image-20240923103919808

但是这里有个问题,当我们通过中序遍历递归到一个节点的时候,这个节点的right指针是无法指向下一个节点的,因为拿不到另外一层递归深度的节点。因此这里采用双指针来解决这个问题

如下图所示:

image-20240923103645032

注意:在传双指针到函数进行调用的时候,prev要注意得传址或者传引用调用。cur不需要传引用和传址,函数内部不对cur进行赋值操作,不需要改变cur本身,要改变的是cur内部的指针

代码如下:

struct TreeNode 
{int val;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;TreeNode(int x):val(x),left(NULL),right(NULL) {}
}; class Solution {
public:// 这里TreeNode*&的引用一定要加,不然就用二级指针。这样才是传址调用void ConvertList(TreeNode* cur, TreeNode*& prev){if (cur == nullptr)return;// 中序遍历ConvertList(cur->left, prev);// 这里才是对当前根节点进行处理的地方,在这里连接上一个节点和下一个节点cur->left = prev; // cur的left指针指向上一个节点// 只要prev不为空的情况下,就可以让其right指针指向下一个节点if (prev)prev->right = cur;//这里对prev进行赋值,一定要注意是传值还是传址,传值调用会导致上一层的prev无法改变prev = cur; // 迭代ConvertList(cur->right, prev);}TreeNode* Convert(TreeNode* pRootOfTree){// 空树,无法转换if (pRootOfTree == nullptr)return nullptr;// 双指针解决节点连接问题TreeNode* prev = nullptr;TreeNode* cur = pRootOfTree;ConvertList(cur, prev);// 此时的双向链表就已经连接完了。// 此时的树结构被破坏了,但是依旧可以根据left指针或者right指针来找//一直找上一个节点,来找到第一个节点,或者一直找下一个节点,找到尾节点TreeNode* head = pRootOfTree;// 这里不用考虑head是否为nullptr,而导致解引用空指针崩溃// 因为pRootOfTree走到这里不可能是nullptrwhile (head->left != nullptr){head = head->left;}return head;}
};

6.从前序与中序遍历序列构造二叉树

从前序与中序遍历序列构造二叉树

image-20240923202340573

思路分析:

image-20240923163814834

image-20240923164252890

代码实现如下:

struct TreeNode
{int val;TreeNode* left;TreeNode* right;TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}TreeNode(int x, TreeNode* left, TreeNode* right) : val(x), left(left), right(right) {}
};class Solution {
public:TreeNode* _buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder, int& prei, int inbegin, int inend){// 先构建一个根节点TreeNode* root = new TreeNode(preorder[prei]);// 找到中序遍历中根节点的位置int rooti = inbegin;while (rooti <= inend){if (inorder[rooti] == preorder[prei])break;else++rooti;}// 此时找到了中序遍历的根节点,这个时候可以将中序遍历化为3个区间// 左子树区间, 根节点,右子树区间// [inbegin, rooti-1] rooti [rooti+1, inend]//这个时候还要判断左区间和右区间是否存在,才能去进行递归构建if (inbegin <= rooti - 1)root->left = _buildTree(preorder, inorder, ++prei, inbegin, rooti - 1);elseroot->left = nullptr; // 左子树不存在了,连接空// 构建完左子树之后,才构建右子树,同样的也要判断,是否存在右子树区间if (rooti + 1 <= inend)root->right = _buildTree(preorder, inorder, ++prei, rooti + 1, inend);elseroot->right = nullptr;return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder){// 如果是空的就不用构建了if (inorder.empty() || preorder.empty())return nullptr;//确定根节点的下标和中序遍历的范围int prei = 0;// 这个是前序遍历的下标,prei指向的是待构建的节点int inbegin = 0;int inend = inorder.size() - 1;TreeNode* ret = _buildTree(preorder, inorder, prei, inbegin, inend);return ret;}
};

注意:

这道题的本质还是通过preorder中的前序遍历来构建二叉树,但是我们并不知道prei所指向的节点到底是左子树的节点还是右子树的节点。因此我们通过中序遍历来划分区间,从而来确定prei所指向的节点是左子树的还是右子树的节点。

7.从中序和后序遍历序列来构造二叉树

从中序与后序遍历序列构造二叉树

image-20240923202352277

分析:

这个和第六题是非常像的,不一样的是,这里通过后序遍历来确定根节点的位置。中序排序的作用还是划分左子树和右子树的区间,这样才能确定根据后序遍历序列的节点左子树的节点还是右子树的节点、

image-20240924110323775

当构建完3这个根节点之后,构建20这个根节点,递归进去。

image-20240924110517201

依次类推,最终构建出右子树,在构建左子树

要想彻底理解过程,可以画出每个节点被创建出来后是如何连接到一起的。

代码如下:

class Solution {
public:TreeNode* _buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder, int& posi, int inbegin, int inend){TreeNode* root = new TreeNode(postorder[posi]);//在中序遍历序列中找到根节点int rooti = inbegin;while(rooti <= inend){if(inorder[rooti] == postorder[posi])break;else++rooti;}// 找到了根节点就要划分区域————左子树、根、右子树// [inbegin, rooti - 1] rooti [rooti + 1, inend]if(rooti+1 <= inend)root->right = _buildTree(inorder, postorder, --posi, rooti+1, inend);else   root->right = nullptr;// 先构建完右子树后,再来构建左子树if(inbegin <= rooti-1)root->left = _buildTree(inorder, postorder, --posi, inbegin, rooti-1);elseroot->left = nullptr;return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {// 如果是空的就不用构建了if(inorder.empty() || postorder.empty())return nullptr;int posi = postorder.size() - 1;int inbegin = 0;int inend = inorder.size() - 1;TreeNode* ret = _buildTree(inorder, postorder, posi, inbegin, inend);return ret;}
};

要注意:

无论是第六题还是本题,prei和posi的形参都必须加上引用或者是指针,不然的话,递归深了,对其进行++,上一层递归深度的函数的posi是不会变化的。

8.二叉树的前序遍历,非递归迭代实现

二叉树的前序遍历

image-20240924105419187

image-20240924090659133

在递归实现前序遍历二叉树的时候,我们发现访问的节点可以分为两类:

  1. 左路节点
  2. 左路节点的右子树

image-20240924090158694

因此我们只需要将整颗树分成左路节点和左路节点的右子树来访问就行了

那如何访问左路节点呢——我们需要借助一个栈

将所有左路节点放到一个栈里

image-20240924092428891

此时有三个圈,代表当前树的三个左路节点的右子树部分

image-20240924092540048

然后我们取栈里的左路节点出来,依次访问他们的右子树部分。

要注意这个访问右子树的过程是将右子树也看成一棵树来看待的,也就是说将这个右子树分成左路节点和左路节点的右子树两个部分查看。这个思路就是模仿递归的思路。只是我们通过迭代来实现这个过程

这个去栈的左路节点访问右子树部分的过程如下图所示:

image-20240924093226002

image-20240924093643900

image-20240924093900621

image-20240924094144478

image-20240924094309057

image-20240924094524242

image-20240924094732557

此时cur为空,栈也为空,意味访问结束,树已前序遍历完成

代码如下:

class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> ret;// 借助栈实现非递归的前序遍历二叉树stack<TreeNode*> st;TreeNode* cur = root;// 当cur和栈都为空的时候意味着遍历完成while(cur || !st.empty()){// 访问当前cur这棵树的所有左路节点并放到栈中while(cur){ret.push_back(cur->val);st.push(cur);cur = cur->left;}// 取栈内的左路节点,并访问其右子树TreeNode* top = st.top();st.pop();cur = top->right;}// 此时ret中存放着前序遍历的数字return ret;}
};

9.二叉树中序遍历 ,非递归迭代实现

二叉树的中序遍历

image-20240924105541553

这个题和前序遍历的思路是一样的,唯一的区别就是让左路节点入栈的时候,不能访问,取左路节点的时候,才访问该节点,并访问该节点的右子树。

image-20240924103211326

代码如下:

class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> ret;stack<TreeNode*> st; // 借助栈实现非递归中序遍历TreeNode* cur = root;// 当cur和栈同时为空,才意味着遍历完成while(cur || !st.empty()){// 将当前cur这棵树的所有左路节点放到栈中while(cur){// 中序遍历,这里只入栈,不访问节点st.push(cur);cur = cur->left;}// 取左路节点出来,访问该左路节点//并且访问该左路节点的右子树TreeNode* top = st.top();st.pop();ret.push_back(top->val); // 放问该左路节点cur = top->right; // 指向该左路节点右子树,下一循环访问该树}// 返回ret,中序遍历的结果return ret;}
};

10.二叉树的后序遍历 ,非递归迭代实现

二叉树的后序遍历

image-20240924105911259

这里的后序遍历,需要在前两题的思路上变动一下。

大致思路不变,还是将整颗树分成左路节点和左路节点的右子树两个部分。将当前树的左路节点放到栈里,然后从栈中取左路节点出来,由于是后序,不访问左路节点,也不能将其从栈内弹出,要先访问其右子树

这里访问右子树有两种情况:

  1. 如果右子树是空,那么就访问这个左路节点,并弹出

  2. 如果右子树不为空,那么就访问右子树,并不弹出该左路节点【仍然将这个右子树分两个部分处理】

但是有一个难点就在这里,如果右子树不为空,由于上一个左路节点未弹出,如下图的2节点,就会访问两次,这个时候如何区分5这个右子树是否被访问过了?

image-20240924120044115

如果区分不出来那么程序就会陷入死循环。

解决思路:

  1. 弄一个储存标志位的栈,只要遇到右子树不是空,就给该右子树弄一个标志位,并存到栈中,等到第二次访问该节点的时候,通过取出这个标志位,判断该节点是否被访问过。
  2. 双指针,一个指针指向当前访问节点,一个指针指向上一个节点,因为后序遍历顺序是左子树、根、右子树、**因此当我想访问一个左路节点的时候,其双指针一定待在该左路节点的右孩子当中。比如访问2,双指针的另一个指针就在5。**但是我第一次取到2,不能访问2,要判断其2的右子树是否被访问过,只要双指针不在其右子树,就说明没有被访问过。

代码如下:

class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> ret;stack<TreeNode*> st; // 用栈辅助实现非递归后序遍历二叉树// 用双指针解决——如何判断左路节点的右子树是否被访问过的问题TreeNode* cur = root;TreeNode* lastNode = nullptr; // lastNode由于记载栈顶的左路节点的右子树是否被访问过// 当cur和栈都为空,才是遍历完二叉树while(cur || !st.empty()){// 先把当前树的所有左路节点放到栈里while(cur){st.push(cur);cur = cur->left;}// 拿到栈顶的左路节点TreeNode* top = st.top();// 由于是后序,先判断栈顶元素的右子树是否被访问过.if(top->right == nullptr || lastNode == top->right){// 只要右子树为空,或者是右子树被访问过,那么就不需要在访问当前左路节点的右子树。ret.push_back(top->val); // 访问当前左路节点st.pop(); // 可以弹出该左路节点lastNode = top; // 更新lastNode的位置,保持其一直位于top的上一个访问节点}else{// 访问当前左路节点的右子树cur = top->right;}}// 返回后序遍历return ret;}
};

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.xdnf.cn/news/150704.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

从0新建一个微信小程序实现一个简单跳转

首先 1.从这里下载开发工具 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/quickstart/getstart.htm 2. 等下载完毕后 创建一个空白项目 在pages目录下右键创建一个page : testUI,这时候会生成四个文件 新建一个文件夹 testUI 给他们放一起 3.增加一个按钮 …

SaaS(Software as a Service)软件的主流技术架构

在当今数字化时代&#xff0c;SaaS&#xff08;Software as a Service&#xff0c;软件即服务&#xff09;软件以其灵活、高效和成本效益高的特点&#xff0c;成为企业信息化建设的首选。为了实现SaaS软件的稳定、可靠和高效运行&#xff0c;其技术架构的设计显得尤为重要。本文…

【好书推荐】《架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践》

在快速迭代的互联网和大数据时代&#xff0c;企业级应用架构设计成为了企业技术创新的基石。《架构真意&#xff1a;企业级应用架构设计方法论与实践》一书&#xff0c;由范钢和孙玄两位资深架构师联袂撰写&#xff0c;不仅为工程师、架构师和管理者提供了一套深入且实用的架构…

Humanoid 3D Charactor_P08_Federica

3D模型(人形装备)女孩 “P08_联邦” 内容仅为3D人物模型。 图片中的背景和家具不包括在内。 由Blender制作 包括: 1. 人形机器人3D模型和材质。 2. “Unity-chan!”着色器。 性别:女 装备:人形 皮肤网格:4个骨骼权重 多边形: 20000~40000 纹理分辨率:2K纹理 混合形状:…

828华为云征文|Flexus X实例安装ShowDoc文档管理工具

828华为云征文&#xff5c;Flexus X实例安装showdoc文档管理工具 引言一、Flexus云服务器X实例介绍1.1 Flexus云服务器X实例简介1.2 主要使用场景 二、购买Flexus云服务器X实例2.1 购买规格参考2.2 查看Flexus云服务器X实例状态 三、远程连接Flexus云服务器X实例3.1 重置密码3.…

页面在移动设备上显示不正常的原因及解决方案

聚沙成塔每天进步一点点 本文回顾 ⭐ 专栏简介页面在移动设备上显示不正常的原因及解决方案1. 缺少 viewport 元标签1.1 问题描述1.2 解决方案1.3 注意事项 2. 响应式设计未实现或设计不当2.1 问题描述2.2 解决方案示例&#xff1a;媒体查询的使用 2.3 常见的媒体查询断点 3. 固…

【C++取经之路】红黑树封装set

目录 前言 红黑树的结构 红黑树的结点定义 红黑树的迭代器 红黑树 封装set 前言 本文参考《STL源码剖析》中SGI STL对红黑树的结构设计&#xff0c;涉及到红黑树迭代器的实现等&#xff0c;所以在读这篇文章之前&#xff0c;我希望你对红黑树有一定的了解&#xff0c;比如…

网站建设中,常用的后台技术有哪些,他们分别擅长做什么网站平台

PHP、Python、JavaScript、Ruby、Java和.NET各自适用于不同类型的网站平台。以下是对这些编程语言适用场景的具体介绍&#xff1a; PHP Web开发&#xff1a;PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言&#xff0c;特别适合Web开发。全球有超过80%的网站使用PHP作为服务器端编程语…

SuperMap GIS基础产品FAQ集锦(20240923)

一、SuperMap iDesktopX 问题1&#xff1a;请问一下&#xff0c;桌面11i导入功能好像有bug&#xff0c;shp导入到pg库中丢数据&#xff0c;明明60多万条但是导入进去只剩13万条了&#xff0c;这个哪位同事能处理一下呢 11.2.0 【问题原因】2个问题原因&#xff1a;1、序列已…

两张图讲透软件测试实验室认证技术体系与质量管理体系

软件测试实验室在申请相关资质认证时&#xff0c;需要建立一套完整的质量管理体系和过硬的技术体系。这其中涉及到的要素非常繁杂&#xff0c;工作量非常庞大&#xff0c;为了帮助大家快速梳理清楚软件测试实验室认证过程中质量管理体系和技术体系的建设思路&#xff0c;我们梳…

HttpServletRequest简介

HttpServletRequest是什么&#xff1f; HttpServletRequest是一个接口&#xff0c;其父接口是ServletRequest&#xff1b;HttpServletRequest是Tomcat将请求报文转换封装而来的对象&#xff0c;在Tomcat调用service方法时传入&#xff1b;HttpServletRequest代表客户端发来的请…

普渡大学和麻省理工学院合作开发集成视触觉指尖传感器的5自由度抓手

虽然机器人已经开始在现代制造业、医疗、服务业等领域进行渗透&#xff0c;但对于机器人尤其是机械臂的操作能力&#xff0c;仍然有很大的提升空间&#xff0c;传统多指机器人手虽然能够实现复杂的操作任务&#xff0c;但其高度冗余性也带来了不必要的复杂性。近日来自普渡大学…

使用Kolors生成图像:从部署到生成

文章目录 1. Kolors模型的背景什么是Kolors&#xff1f;运行Kolors需要的条件 2. 在DAMODEL上准备环境创建计算实例 3. 部署Kolors模型安装Anaconda下载Kolors代码创建虚拟环境并安装依赖 4. 开始生成你的图像5. 个人体验与总结一些建议&#xff1a; 最近我接触到了一个非常有趣…

【数学分析笔记】第3章第4节闭区间上的连续函数(1)

3. 函数极限与连续函数 3.4 闭区间上的连续函数 3.4.1 有界性定理 【定理3.4.1】 f ( x ) f(x) f(x)在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上连续&#xff0c;则 f ( x ) f(x) f(x)在闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上有界。 【证】用反证法&#xff0c;假设 f ( x ) f(x) f(x)在 [ …

【day20240925】常见数据集科普

文章目录 常见数据集Fashion-MNISTCIFAR-10CIFAR-100IMDbTiny Imagenet 常见数据集 Fashion-MNIST CIFAR-10 CIFAR-100 IMDb Tiny-ImageNet Fashion-MNIST Fashion-MNIST数据集涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。它的大小、格式和训练集 / 测试集划分与原…

【AIGC】ChatGPT提示词解析:如何生成爆款标题、节日热点文案与完美文字排版

博客主页&#xff1a; [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | ChatGPT 文章目录 &#x1f4af;前言&#x1f4af;情绪化的吸睛爆款标题提示词使用方法 &#x1f4af;紧跟节日热点生成文案提示词使用方法 &#x1f4af;高效文字排版技巧提示词使用方法 &#x1f4af;小结 &#x1f4af…

揭秘“隐形杀手”:谐波对医院电网的隐形危害

谐波主要由非线性负载设备如医疗器械、节能照明、变频调速装置等产生。在医院的复杂配电网络中&#xff0c;这些谐波成分如同细小的波纹&#xff0c;不断叠加&#xff0c;最终扰乱了电能的纯净性&#xff0c;导致电能品质下降&#xff0c;电力供应的可靠性也随之降低。 医院里…

IO相关流

IO流 一、C语言的输入与输出1、介绍2、输入输出缓冲区&#xff08;1&#xff09;介绍&#xff08;2&#xff09;示意图 二、流1、介绍2、主要特点 三、CIO流1、介绍2、示意图 四、iostream1、介绍2、基本概念3、注意 五、类型转换1、operator bool&#xff08;1&#xff09;介绍…

Hi.Events —— 您的全方位活动管理与票务平台

大家好&#xff01;今天给大家介绍一个超厉害的开源项目&#xff1a;Hi.Events&#xff0c;这是一个功能丰富的自托管活动管理和票务平台&#xff0c;无论是会议还是俱乐部活动&#xff0c;它都能帮你轻松搞定&#xff01; 项目介绍 Hi.Events是一款功能丰富、自托管的开源活动…

Vue3: readonly与shallowreadonl

目录 一.readonly 1.性质 2.作用 二.shallowReadonly 1.性质 2.作用 三.readonly 四.shallowReadonly 五.运行代码 Vue3中的readonly和shallowReadonly是两个用于创建只读响应式对象的函数。 一.readonly 1.性质 readonly函数会将一个对象或数组包装成一个完全只读…