375.Clone Binary Tree-克隆二叉树(容易题)

本文介绍了一种深度复制二叉树的方法。通过递归方式创建新的二叉树节点,并保持与原树相同的结构和数值。适用于数据结构与算法的学习。

克隆二叉树

  1. 题目

    深度复制一个二叉树。
    给定一个二叉树,返回一个他的 克隆品 。

  2. 样例

    给定一个二叉树:
    这里写图片描述
    返回其相同结构相同数值的克隆二叉树:
    这里写图片描述

  3. 题解

/**
 * Definition of TreeNode:
 * public class TreeNode {
 *     public int val;
 *     public TreeNode left, right;
 *     public TreeNode(int val) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = this.right = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    /**
     * @param root: The root of binary tree
     * @return root of new tree
     */
    public TreeNode cloneTree(TreeNode root) {
        if (root == null)
        {
            return root;
        }
        TreeNode result = new TreeNode(root.val);
        result.left = cloneTree(root.left);
        result.right = cloneTree(root.right);

        return result;
    }
}

Last Update 2016.9.13

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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