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题图：Photo by Ian Dooley
题目：111. Minimum Depth of Binary Tree
难度：Easy
题意：
Given a binary tree, find its minimum depth.
The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node.
Note: A leaf is a node with no children.
示例：
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],
3
/ \
9 20
/ \
15 7
return its minimum depth = 2.
解法：
这道题也是用递归法来解决，有没有发现，很多关于二叉树的问题都是使用递归的方法，这可能也和二叉树本身就是分形图形有关。首先我们判断这棵树是否为空，如果是空数就返回 0 了；然后递归地比较左右节点，选择长度最小的子树即可；但是我们要考虑到一种特殊的情况，如下所示：
1
/
2
这棵树的最短路径应该是 2，根据定义，叶子节点应该没有任何子节点，如果我们根据上面的描述，就会将空的右子树的长度 0 作为结果加 1 返回，得到错误的结果。在这种缺少左子树或右子树的情况下，我们应该将左右子树中较大的那个作为结果返回。
代码：
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is not None:
if root.left and root.right:
return min(self.minDepth(root.left), self.minDepth(root.right)) + 1
else:
return max(self.minDepth(root.left), self.minDepth(root.right)) + 1
else:
return 0
本周阅读了 Gary Marcus 和 Ernest Davis 合著的一篇文章《How to Build Artificial Intelligence We Can Trust》，这篇文章在 2019 年 9 月 6 日发表于《纽约时报》。
这篇文章讲述了如何建立一个可以信任的智能系统。文章在部分否定当下一些 AI 研究方法之后提出自己的想法。比如作者指出，现在的机器学习潮流中，研究者并不在乎是否向智能系统传递「时间、空间和因果关系」这三个构成人类常识的基本要素，这也就造成了智能系统无法基于常识而做出理性的判断，他们只能不断地发现数据集中的统计模式（statistical patterns）。
Machines can identify what things are, but not how something’s physical features correspond to its potential causal effects. 机器可以识别一个东西是什么,但不能识别这个东西的物理特征是如何对应于其潜在的因果效应的。
作者还举了一个例子，哲学家 Nick Bostrom 曾想象一个场景：一台强大的人工智能机器被人类要求制作回形针，却不知道什么时候停下来，最终它把整个世界——包括人——也变成了回形针。因此，作者指出，我们现在面临选择：要么继续使用现有的方法，同时采取更严格的监管，否则最终会走向「回形针」的悲惨结局；要么开启新的研究思路，将因果关系、时空关系纳入到机器学习之中，从而让机器产生常识。
慢碳水饮食只适合于希望减脂和控制体脂率的人群，对于健康或无此需求的人群，请谨慎采用。
本教程不构成任何医学指导，请谨慎采用。
上周我们讲了慢碳水饮食中的几个重要的原则，这周我们讲一讲慢碳水饮食中的几个常见的问题。
Q：饮食计划这么严格，我怎么才能坚持下来？
A：可以先尝试一周，一周之后，再结合减重的效果自己评价一下，这种饮食方式真的有这么难坚持吗？至少在我看来，要坚持下来并不那么困难，况且你还有一天的休息日。
Q：需不需要补充微量元素？
A：可以适当地补充一些钾镁钠，因为慢碳水饮食容易导致水分的流失，相应地也会造成电解质的流失。那么补充方式我个人是多吃一些菠菜，一些加钾食盐中也同样含有少许氯化钾和硫酸镁。
Q：不吃水果，洪冻尼呆胶布（真的没问题吗）？
A：就像我在上周的文章中解释过的，从营养学的角度来看，水果中的葡萄糖和果糖相比较比其他任何碳水化合物，都更容易转化为甘油磷酸酯，进而通过肝脏转化为甘油三酯，然后储存为脂肪。况且一周只吃一次水果（欺骗日），难道就不会膳食平衡了吗？这一点完全是多虑。
Q：豆子吃多了放屁怎么办？
A：我一开始也遇到了这个问题，后来我放弃了吃水煮小扁豆，改成吃罐头，并在吃之前把罐头中的汁水倒掉，这种尴尬的现象就好了很多。实在不行你可以加一点珍珠粉（氢氧化钾），会减少豆类中「低聚糖」的含量（屁的来源）。
Q：欺骗日之后重了一大圈怎么办？
A：完全不用担心，这只是身体在欺骗日的饮食中吸收的多余的水分，在 48 小时之内就会代谢掉。
Q：一定要有欺骗日吗？
A：建议有，原因有以下几点：一是经过六天的慢碳水饮食之后，你的身体对糖类绝对是饥渴难耐的，这个时候千万不要硬抗，「欲望像弹簧，你强它更强」，这已经不是单靠意志力就能解决的问题了，不要和你的意志力作斗争，而要想办法驯服它；二是欺骗日的存在不仅可以帮助你减轻身体不适造成的心理压力，还能促进睾酮和生长激素的分泌，而生长激素则会帮助加速脂肪的分解；第三点原因就是，这种「六天严格一天放纵」的饮食方式，相对来说最容易坚持下来，对意志力的要求较小。
Q：我只能吃水煮的食物吗？
A：并不，只要不是过量油炸的，其他烹饪方式完全没有问题，尤其是中餐的爆炒的方式，实际上很适合慢碳水饮食，去年减脂期间我就是简单地用小扁豆替换掉了大米饭，效果还不错。
最后，多喝水。
最近在阅读「辉哥奇谭」公众号主张辉的《人生护城河》一书，最近状态不是很好，是辉哥的书给了我一些力量。昨天读到了关于「人生定位」的几个问题，对我触动蛮大的，决定分享给大家。
人生定位中有三个重要的问题：
首先，要知道自己想要什么，需要有一个判断标准，就像买东西，比方说我阅读文献的时候喜欢写写画画，但在电脑上做标注又不甚方便，阅读过程中又需要不停地去查找资料，打印出来这一点又不甚方便，所以我理想形态的设备或者说判断标准，就是一个支持手写笔的平板，今年 iPad 出来以后我就下单了，并且装上了神器 MarginNote，将自己阅读文献的效率提高了不少。将这种思维方式拓展到其他方面，形成一套标准，按照标准去选择合适自己的东西，比如合适的工作、格式的机会或者合适的人，如果合适的东西没有出现，就静静等待，如果出现，你就会知道，「这就是，我要的滑板鞋！」，最后实现「内心——标准——行动——结果」的统一。此外，想要的太多等同于不知道想要什么，所以也应学会取舍。「只需明白一点，即你最想要什么，为了你最想要的你可以放弃什么。」
第二点，所谓「对的事」，简单来说就是「边际成本递减」的事（说来惭愧，我还是最近才搞明白「边际成本」这个概念），去克服人类大脑中天生的「得过且过」的倾向。
第三点「做一辈子对的事」，作者类比了炒股中的短线思维和价值投资理念，巴菲特的「滚雪球理论」也适用于人生的其他事情，适用于那些对人生真正重要、需要长期经营的事，例如感情、人情或者一生的事业。「滚雪球理论」中的三个关键词——雪量丰厚、长长的坡道和平缓的坡道，分别对应于潜力、周期和稳定性。所谓「长线思维」，说的就是这个道理。我身边也有不少人，虽然可能不知道巴菲特的这个理念，但也在使用着同样的思路做着类似的事情，我相信我的这些朋友也会在自己的雪道上把雪球越滚越大。
虽然还没看完，但前几章的内容已经对我有很大的启发，非常推荐这本《人生护城河》。
