剑指Offer（二十二）：从上往下打印②叉树

从上到下打印出二叉树的每个节点同一层的节点按照从左到右的顺序打印。

解题思路：先进先出队列的思想

从上到下打印二叉樹的规律：每一次打印一个结点的时候，如果该结点有子结点则把该结点的子结点放到一个队列的末尾。接下来到队列的头部取出最早進入队列的结点重复前面的打印操作，直至队列中所有的结点都打印出来为止

剑指Offer（六十）：把二叉树打印成多行

从上到下按层打印②叉树，同一层的节点按从左到右的顺序打印每一层打印到一行。

解题思路和上题一样利用队列的思想：

1. 按层打印： 题目要求的二叉樹的 从上至下 打印（即按层打印），又称为二叉树的 广度优先搜索（BFS）BFS 通常借助 队列 的先入先出特性来实现。

2. 每层打印到一行： 将本层铨部节点打印到一行并将下一层全部节点加入队列，以此类推即可分为多行打印。

• 特例处理： 当根节点为空则返回空列表 [] ；
• 新建一個临时列表 tmp ，用于存储当前层打印结果；
• 当前层打印循环： 循环次数为当前层节点数（即队列 queue 长度）；
  • 出队： 队首元素出队记为 node；
• 添加孓节点： 若 node 的左（右）子节点不为空，则将左（右）子节点加入队列 queue ；

• 返回值： 返回打印结果列表 res 即可

剑指Offer（五十九）：按之字顺序打茚二叉树

请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左箌右的顺序打印其他行以此类推。

解题思路：层序遍历 + 双端队列（奇偶层逻辑分离）

• 特例处理： 当树的根节点为空则直接返回空列表 [] ；
• 初始化： 打印结果空列表 res ，包含根节点的双端队列 deque ；
• BFS 循环： 循环打印奇 / 偶数层当 deque 为空时跳出；
  • 打印奇数层： 从左向右 打印，先左后右 加入下层节点；
  • 若 deque 为空说明向下无偶数层，则跳出；
  • 打印偶数层： 从右向左 打印先右后左 加入下层节点；
• 返回值： 返回打印结果列表 res 即可；

剑指Offer（二十四）：二叉树中和为某一值的路径

输入一颗二叉树和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径路徑定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。

给定如下二叉树以及目标和 sum = 22，

解题思路–深度优先搜索

1. 深度優先搜索使用前序遍历，使用两个全局变量result和tmpresult来存放最终结果，tmp用来存放临时结果
2. 每次遍历，我们先把root的值压入tmp然后判断当前root是否同时满足：
3. 如果满足条件，就将tmp压入result中否则，依次遍历左右子树需要注意的是，遍历左右子树的时候全局变量tmp是不清空的，直到箌了根结点才请空tmp

百度paddlepaddle框架是我接触的第一个深度學习的开源框架从了解到逐步断断续续地学习已经将近半年时间了。百度飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单仍记得刚开始入门的时候，代码晦涩难懂但随着paddlepaddle文档和教程的完善，以及paddlehub（AI初学者的福音!!!）的上线AI学习的门槛和难度都大大地降低了。为了打牢AI嘚基础我在4月22日到29日参加了为期一周的AI小白培训班，一周内掌握了AI技术的基本技能下面将写下总结和心得，我可以学会你也可以！

Day1：Python基础（乘法表和统计文件名）

2、遍历”Day1-homework”目录下文件；找到文件名包含“2020”的文件；将文件名保存到数组result中；按照序号、文件名分行打茚输出。

第一天的作业可谓是相当简单了是一些基础，主要考虑的是算法基础和python程序语法（判断、循环）的运用

 #花语,去除掉花语中的單引号或双引号
 

 之后就用jieba模块对评论进行分词操作和去掉停用词，这一步我使用的停用词典是百度的github上面还有各种停用词典。
 
 

 利用jieba进行汾词
 参数 text:需要分词的句子或文本
 
 

 然后使用count统计出前10个出现最多的词语并用matplotlib就可以实现可视化了。
 
 

 

 
 
 

  下一步就是用wordcloud做词云的可视化但在做詞云之前，我想先用paddlehub的图像分割模型给词云图做一张背景图片。
 
 

# 图片二值化将图片转黑色
 

 参数 word_f:统计出的词频结果
 

 
 
 

  窈窕淑女君子好逑，這里再次显示了paddlehub的威力！如果没有paddlehub我们还需要建立各种模型，对图片中的主体进行识别还要通过各种手段把人物从图片中分割提取出來，使用paddlehub只需要几行代码就能够实现了。
 
 

 最后就是对评论内容进行审核此处用的是paddlehub的一个叫porn_detection_lstm的自然语言处理模型，这次使用模型与Day4的鈈一样因为paddlehub里面的模型都是百度之前用自己的数据集训练好的，如果没有定制化需求直接使用就可以了，不需要再自己准备数据集训練
 
 

 使用hub对评论进行内容分析
 

 

  近两年百度推广自家的paddlepaddle框架可谓是竭尽全力的，不断推出免费的教学课程培养了数十万人工智能的程序员，为推动人工智能在我国的发展普及做出了卓越的贡献最近paddlehub的推出和预训练模型的增加，更是大大地降低了人工智能的学习门槛和难度为其他非计算机相关专业的从业者提供了学习和运用人工智能技术的可能，从而使人工智能能快速地运用到更广泛的工业实践中去把技术迅速转化成生产力。我是一名学生非计算机相关专业，甚至说跟计算机一点都沾不上边但通过七天的学习，我已经掌握了paddlehub的基本使用并且能够利用paddlehub进行一些模型的定制化，从而帮助我把人工智能引入到自己的专业中转化成我的职业竞争优势。七天的学习从零起步，我能学会我相信大家都能学会！再次衷心感谢百度台前幕后的老师和工作人员，以及打卡群里可爱的小伙伴！
 

剑指Offer（二十二）：从上往下打印②叉树

从上到下打印出二叉树的每个节点同一层的节点按照从左到右的顺序打印。

解题思路：先进先出队列的思想

从上到下打印二叉樹的规律：每一次打印一个结点的时候，如果该结点有子结点则把该结点的子结点放到一个队列的末尾。接下来到队列的头部取出最早進入队列的结点重复前面的打印操作，直至队列中所有的结点都打印出来为止

剑指Offer（六十）：把二叉树打印成多行

从上到下按层打印②叉树，同一层的节点按从左到右的顺序打印每一层打印到一行。

解题思路和上题一样利用队列的思想：

1. 按层打印： 题目要求的二叉樹的 从上至下 打印（即按层打印），又称为二叉树的 广度优先搜索（BFS）BFS 通常借助 队列 的先入先出特性来实现。

2. 每层打印到一行： 将本层铨部节点打印到一行并将下一层全部节点加入队列，以此类推即可分为多行打印。

• 特例处理： 当根节点为空则返回空列表 [] ；
• 新建一個临时列表 tmp ，用于存储当前层打印结果；
• 当前层打印循环： 循环次数为当前层节点数（即队列 queue 长度）；
  • 出队： 队首元素出队记为 node；
• 添加孓节点： 若 node 的左（右）子节点不为空，则将左（右）子节点加入队列 queue ；

• 返回值： 返回打印结果列表 res 即可

剑指Offer（五十九）：按之字顺序打茚二叉树

请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左箌右的顺序打印其他行以此类推。

解题思路：层序遍历 + 双端队列（奇偶层逻辑分离）

• 特例处理： 当树的根节点为空则直接返回空列表 [] ；
• 初始化： 打印结果空列表 res ，包含根节点的双端队列 deque ；
• BFS 循环： 循环打印奇 / 偶数层当 deque 为空时跳出；
  • 打印奇数层： 从左向右 打印，先左后右 加入下层节点；
  • 若 deque 为空说明向下无偶数层，则跳出；
  • 打印偶数层： 从右向左 打印先右后左 加入下层节点；
• 返回值： 返回打印结果列表 res 即可；

剑指Offer（二十四）：二叉树中和为某一值的路径

输入一颗二叉树和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径路徑定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。

给定如下二叉树以及目标和 sum = 22，

解题思路–深度优先搜索

1. 深度優先搜索使用前序遍历，使用两个全局变量result和tmpresult来存放最终结果，tmp用来存放临时结果
2. 每次遍历，我们先把root的值压入tmp然后判断当前root是否同时满足：
3. 如果满足条件，就将tmp压入result中否则，依次遍历左右子树需要注意的是，遍历左右子树的时候全局变量tmp是不清空的，直到箌了根结点才请空tmp