剑指Offer第二版面试题8(java实现)

本文详细解析了如何在二叉树中找到给定节点中序遍历的下一个节点,通过三种情况的讨论,包括有无右子树及是否为父节点左子树,提供了完整的代码实现。

题目描述

        给定一个二叉树和其中的一个结点,请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回。注意,树中的结点不仅包含左右子结点,同时包含指向父结点的指针。

解题思路

中序遍历:左 -> 根 -> 右
分三种情况:

  1. 如果当前节点为空,直接返回空;
  2. 如果当前节点有右子树,则返回右子树的最左子树;
  3. 如果当前节点没有右子树,再分两种情况:
    • 看看当前节点是不是它的父节点的左子树,如果是,则返回它的父节点;
    • 如果当前节点不是它的父节点的左子树,则把父节点赋给当前节点,再判断当前节点是不是它的父节点的左子树,直到当前节点是不是它的父节点的左子树,返回它的父节点。

代码实现

public class Problem08 {
    public class TreeLinkNode{
        int val;
        TreeLinkNode left = null;
        TreeLinkNode right = null;
        TreeLinkNode next = null;

        TreeLinkNode(int val){
            this.val = val;
        }
    }
    public TreeLinkNode GetNext(TreeLinkNode pNode) {
        if(pNode == null)
            return null;
        if(pNode.right != null){
            TreeLinkNode node = pNode.right;
            while(node.left != null){
                node = node.left;
            }
            return node;
        }
        while(pNode.next != null){
            TreeLinkNode root = pNode.next;
            if (pNode == root.left)
                return root;
            pNode = root;
        }
        return null;
    }
}

代码总结

         关键在于分不同情况考虑问题,找出每一种情况的规律。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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