牛客网NC45、NC43-7.29-树、树

本文深入解析了牛客网上的两道算法题目:NC45和NC43,详细介绍了树形结构的遍历和反转操作,以及如何通过判断反转的奇偶性来解决实际问题。文章提供了Java和C++两种语言的实现代码,并对比了它们在牛客网平台上的运行情况。

链接牛客网NC45
题意、输入、输出
在这里插入图片描述
分析:树。。图比较好
思路:写就完了,但令人难受的是,为什么qi的值要判断。。
代码

import java.util.*;
 
 
public class Solution {
    /**
     * 扩散
     * @param n int整型
     * @param m int整型
     * @param u int整型一维数组
     * @param v int整型一维数组
     * @param q int整型一维数组
     * @return int整型一维数组
     */
    public int[] solve (int n, int m, int[] u, int[] v, int[] q) {
        // write code here
        int[] res=new int[n];
        int[] crush=new int[n];
        for(int i=0;i<m;i++){
            if(q[i]<=0||q[i]>n)continue;
            res[q[i]-1]++;
            crush[q[i]-1]++;
        }
        for(int i=0;i<n-1;i++){
            res[u[i]-1]+=crush[v[i]-1];
            res[v[i]-1]+=crush[u[i]-1];
        }
        return res;
    }
}

NC43
链接
牛客网NC43
题意、输入、输出
在这里插入图片描述
分析:树的遍历,偶数次反转等于没有反转
思路:通过反转的奇偶来判断是否反转,只记录开始反转的根节点,统计所有反转后从根开始反转,如果一个节点要反转,将反转的信号向下传递。
代码
一样的写法,c++能过,java不能,为啥。。。
java:

import java.util.*;
 
 
public class Solution {
    /**
     * 魔力转圈圈
     * @param n int整型
     * @param m int整型
     * @param l int整型一维数组
     * @param r int整型一维数组
     * @param k int整型一维数组
     * @return int整型一维数组
     */
    public int cnt=0;
    public void dfs(int x,int[] ans,boolean[] isRo,int[] l,int[] r){
        if(isRo[x]){
            if(r[x]!=0){
                isRo[r[x]-1]=!isRo[r[x]-1];
                dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
            ans[cnt++]=x+1;
            if(l[x]!=0){
                isRo[l[x]-1]=!isRo[l[x]-1];
                dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
        }else{
            if(l[x]!=0)dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            ans[cnt++]=x+1;
            if(r[x]!=0)dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
        }
    }
    public int[] solve (int n, int m, int[] l, int[] r, int[] k) {
        // write code here
        boolean[] isRo=new boolean[n];
        Arrays.fill(isRo,false);
        for(int i=0;i<m;i++){
            isRo[k[i]-1]=!isRo[k[i]-1];
        }
        int[] ans=new int[n];
        dfs(0,ans,isRo,l,r);
        return ans;
    }

c++:

class Solution {
public:
    /**
     * 魔力转圈圈
     * @param n int整型 
     * @param m int整型 
     * @param l int整型vector 
     * @param r int整型vector 
     * @param k int整型vector 
     * @return int整型vector
     */
    void dfs(int x,vector<int>& ans,bool isRo[],vector<int>& l,vector<int>& r){
        if(isRo[x]){
            if(r[x]!=0){
                isRo[r[x]-1]=!isRo[r[x]-1];
                dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
            ans.push_back(x+1);
            if(l[x]!=0){
                isRo[l[x]-1]=!isRo[l[x]-1];
                dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            }
        }
        else {
            if(l[x]!=0)dfs(l[x]-1,ans,isRo,l,r);
            ans.push_back(x+1);
            if(r[x]!=0)dfs(r[x]-1,ans,isRo,l,r);
        }
    }
    vector<int> solve(int n, int m, vector<int>& l, vector<int>& r, vector<int>& k) {
        // write code here
        bool isRo[n];
        memset(isRo,false,sizeof(isRo));
        for(int i=0;i<m;i++){
            isRo[k[i]-1]=!isRo[k[i]-1];
        }
        vector<int> ans;
        dfs(0,ans,isRo,l,r);
        return ans;
    }
};


在这里插入图片描述

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值