剑指offer之 二叉搜索树的后续遍历序列

本文介绍了一个算法问题,即如何判断一个整数数组是否为某二叉搜索树的后序遍历结果。文章提供了一种解决方案,并通过递归方法检查数组是否符合二叉搜索树的特性。

剑指offer之 二叉搜索树的后续遍历序列

题目描述:

输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。

 

public class Solution {
    public boolean VerifySquenceOfBST(int [] sequence) {
        if(sequence.length == 0) return false;
        return IsTreeBST(sequence, 0, sequence.length-1);
    }
    public boolean IsTreeBST(int [] sequence,int start,int end ){
        //if(end <= start) return true;
        int i = start;
        for (; i < end; i++) {
            if(sequence[i] > sequence[end]) break;
        }
        int j;
        for (j = i; j < end; j++) {
            if(sequence[j] < sequence[end]) return false;
        }
        boolean left=true;
        //根结点左子树不为空
        if(i>0){
            left=IsTreeBST(sequence, start, i-1);
        }
        boolean right=true;
        //根结点右子树不为空
        if(j<end-1){
            return IsTreeBST(sequence, i, end-1);
        }
        return left&&right;
    }
}

  

posted @ 2017-10-12 22:24 toov5 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
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)在处理时序依赖问题上的强大能力,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题,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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