LeetCode: Validate Binary Search Tree

本文介绍了一种计算不同形态的搜索二叉树数量的方法。通过动态规划思想,利用ret数组记录从1到i的所有可能搜索二叉树的数量,递推公式为ret[i]=∑_k(ret[k-1]*ret[i-k]),最终得出n个节点的所有搜索二叉树数量。

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思路:设 ret[i] 表示序列 1 到 i 的所有搜索二叉树的个数,那么在这些数中,必有一个数  k ∈ [1, i] 处在根节点位置,那么左子树的所有节点都小于 k,右子树的所有节点都大于 k,所以,当 k 处于根节点位置时,此时的树有 ret[k-1] * ret[i - k ] 棵,ret[k-1]表示小于k 的左子树个数,ret[i-k]表示大于k的右子树个数。依次求和所有k值,得到最后的结果,即ret[i] = ∑_k (ret[k-1] * ret[i-k]), k属于[1,i]。

code:

class Solution {
public:
    int numTrees(int n) {
        int *ret = new int[n+1];
        ret[0] = 1;
        ret[1] = 1;
        for(int i = 2;i<=n;i++){
            ret[i] = 0;
            for(int j = 1;j <= i;j++)
                ret[i] += (ret[i - j] * ret[j - 1]);
        }
        return ret[n];
    }
};


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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