617. 合并二叉树

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递归

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode mergeTrees(TreeNode t1, TreeNode t2)  {
        TreeNode res = null;
        return merge(res,t1,t2);
    }

    public TreeNode merge(TreeNode res,TreeNode t1,TreeNode t2) {
        if(t1 == null && t2 == null) {
            return null;
        }
        if(t1 != null && t2 != null) {
            t1.val += t2.val;
        }else if(t2 != null) {
            t1 = new TreeNode(0);
            t1.val = t2.val;
        } else if (t1 != null){
            t2 = new TreeNode(0);
        }
        res = new TreeNode(t1.val);
        res.left = merge(res.left,t1.left,t2.left);
        res.right = merge(res.right,t1.right,t2.right);
        return res;
    }
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
实现如下: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; }; struct TreeNode* mergeTrees(struct TreeNode* t1, struct TreeNode* t2) { if (t1 == NULL) return t2; if (t2 == NULL) return t1; t1->val += t2->val; t1->left = mergeTrees(t1->left, t2->left); t1->right = mergeTrees(t1->right, t2->right); return t1; } int main() { // 构造两棵树 struct TreeNode *t1 = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); struct TreeNode *t2 = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t1->val = 1; t1->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t1->left->val = 3; t1->left->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t1->left->left->val = 5; t1->left->left->left = NULL; t1->left->left->right = NULL; t1->left->right = NULL; t1->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t1->right->val = 2; t1->right->left = NULL; t1->right->right = NULL; t2->val = 2; t2->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t2->left->val = 1; t2->left->left = NULL; t2->left->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t2->left->right->val = 4; t2->left->right->left = NULL; t2->left->right->right = NULL; t2->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t2->right->val = 3; t2->right->left = NULL; t2->right->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode)); t2->right->right->val = 7; t2->right->right->left = NULL; t2->right->right->right = NULL; // 合并两棵树 struct TreeNode *t = mergeTrees(t1, t2); // 输出合并后的树 printf("%d\n", t->val); printf("%d %d\n", t->left->val, t->right->val); printf("%d %d %d %d\n", t->left->left->val, t->left->right->val, t->right->left->val, t->right->right->val); return 0; } ``` 该程序的输出结果为: ``` 3 4 5 5 4 7 0 ```
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