LeetCode-437-路径总和 III

这篇博客介绍了如何解决LeetCode上的第437题——路径总和III。作者通过深度优先搜索策略,遍历二叉树的每个节点,递归地检查路径是否能达成目标和。代码中定义了两个方法,一个用于计算路径和,另一个用于递归地检查当前路径。关键在于理解路径可能相互抵消,即使当前和不为0,也可能在后续路径中找到匹配。

LeetCode-437-路径总和 III

在这里插入图片描述

思路

对每个节点进行遍历,然后再对左右子树进行遍历

代码

class Solution {
    int count=0;
    public int pathSum(TreeNode root, int sum) {
        if(root==null)return 0;
        getSum(root,sum);
        pathSum(root.left,sum);
        pathSum(root.right,sum);
        return count;
    }
    public void getSum(TreeNode root, int sum){
        if(root==null)return;
        sum-=root.val;
        if(sum==0) {
            count++;
        }//注意这里不能结束,因为可能相互抵消,这个又是新的路径,比如到这里是3=1+2,后面有3=1+2-1+1
        getSum(root.left,sum);
        getSum(root.right,sum);
    }
}
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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