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。

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:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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