技术标签： 二叉树
给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。
假设一个二叉搜索树具有如下特征：
示例 1:
输入:
2
/ \
1 3
输出: true
示例 2:
输入:
5
/ \
1 4
/ \
3 6
输出: false
解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6]。
根节点的值为 5 ，但是其右子节点值为 4 。看到提的时候感觉很简答，只要简单遍历、判断就好，提交后发现错误，原来是要求左子树的所有节点都应小于父亲节点，而不仅仅是左子节点小于父亲节点即可。改正递归的参数，加入最大、最小值代表可以合法取值的范围，就能解。
class Solution {
public:
bool Judge(TreeNode* t,int low,int high)
{
if (t == NULL)
return 1;
if (t->left && t->right)
{
if ((low == NULL || t->left->val > low) && t->left->val < t->val && t->val < t->right->val && (high ==NULL ||t->right->val < high))
return Judge(t->left, low, t->val) && Judge(t->right, t->val, high);
else
return 0;
}
else if (t->left)
{
if ((low==NULL|| t->left->val > low) &&t->left->val < t->val)
return Judge(t->left, low, t->val);
else
return 0;
}
else if (t->right)
{
if (t->right->val > t->val && (high == NULL || t->right->val < high))
return Judge(t->right, t->val, high);
else
return 0;
}
else
return 1;
return 1;
}
bool isValidBST(TreeNode* root) {
return Judge(root,NULL, NULL);
}
};
这些问题标志着我后续研究的重点方向，需要我继续深入学习AVFoundation框架的使用，特别是其控制摄像头的具体方法，并探索如何将这些控制整合到机械臂的运动调整中，以确保最终拍摄出的视频质量符合预期。尽管目前市场上有许多稳定设备如平衡环架（gimbal）来辅助拍摄，以求达到稳定和多角度的拍摄效果，但在此篇文章中，我将探索一种独特的解决方案：通过将手机安装在机械臂的末端来进行拍摄，以实现那些传统方法难以捕捉的特殊视角。随着人工智能技术的不断进步和普及，AI与机器人的结合无疑将成为未来技术发展的重要趋势。
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