Leetcode 124. Binary Tree Maximum Path Sum

本文探讨了使用深度优先搜索(DFS)算法解决路径求和问题的方法。通过递归方式,设定基线规则和递归规则,巧妙利用整型数组传递参数,避免Java的值传递限制。代码示例清晰展示了如何找到二叉树中最大的路径和。

Problem:

在这里插入图片描述

Analysis:

In this problem, I gonna use DFS to solve it. By using recursion, we should set up the base rule and recursive rule.
there is a small trick in this problem, we should pass the int[] not a int, since java pass value. we need an array to wrap the integer.

Code:

public int maxPathSum(TreeNode root) {
        
        if (root == null){
            return 0;
        }
        
        int[] k = new int[]{Integer.MIN_VALUE};
        dfs(root, k);
        
        return k[0];
    }
    
    private int dfs(TreeNode root, int[] k){
        // base leaf node, --> null?
        
        // recursion rull
        int left = root.left == null? 0 : Math.max(dfs(root.left, k), 0);
        int right = root.right == null? 0: Math.max(dfs(root.right, k), 0);
        int cur = root.val + left + right;
        k[0] = Math.max(k[0], cur);
        return root.val + Math.max(right, left);
       
    }
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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