leetcode Binary Tree Paths

题目链接

思路:
深度优先+递归回溯

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    private StringBuilder helpStringBuilder;
    private List<String> result;

    public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {
        helpStringBuilder=new StringBuilder();
        result=new ArrayList<String>();
        if(root!=null)
        {
            help(root);
        }

        return result;

    }

    private void help(TreeNode root)
    {

        int beginlength=helpStringBuilder.length();
        helpStringBuilder.append(root.val+"->");
        boolean leaf=true;
        if(root.left!=null)
        {
            leaf=false;
            help(root.left);

        }
        if(root.right!=null)
        {
            leaf=false;
            help(root.right);
        }

        if(leaf)
        {
            helpStringBuilder.delete(helpStringBuilder.length()-2, helpStringBuilder.length());
            result.add(helpStringBuilder.toString());
        }
        helpStringBuilder.delete(beginlength, helpStringBuilder.length());
    }
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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