leetcode verify Preorder Serialization of a Binary Tree

序列化二叉树验证
本文介绍了一种使用栈数据结构来验证二叉树序列化的有效性的方法。通过将节点压入栈并检查特定条件来简化验证过程。当栈顶部出现特定模式时,可以简化并压缩栈的内容。

题目链接

思路:
动态规划。用一个二维数组记录一下。record[i][j]记录从i到j能不能形成一个树。但是这个方法会超时。

public class Solution {
    public boolean isValidSerialization(String preorder) {
      String[] node=preorder.split(",");
        int n=node.length;
        int[][]record=new int[n][n];
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            record[i][i]=1;
        }
        for(int l=3;l<=n;l++)
        {
            for(int e=n-1;e-(l-1)>=0;e--)
            {
                int s=e-(l-1);
                if(node[s].equals("#"))
                {
                    continue;
                }
                for(int i=s+1;i<e;i++)
                {
                    if(record[s+1][i]==1&&record[i+1][e]==1)
                    {
                        record[s][e]=1;
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        return record[0][n-1]==1?true:false;
    }
}

其他人的解法
解法I 利用栈(Stack)数据结构

将元素压入栈

如果当前栈的深度≥3,并且最顶端两个元素为’#’, ‘#’,而第三个元素不为’#’,则将这三个元素弹出栈顶,然后向栈中压入一个’#’,重复此过程

最后判断栈中剩余元素是否只有一个’#’

public class Solution {
    public boolean isValidSerialization(String preorder) {
     String[] node=preorder.split(",");
        int n=node.length;
        LinkedList<String> stack=new LinkedList<String>();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            stack.add(node[i]);
            int size=stack.size();
            while(size>=3&&stack.get(size-1).equals("#")&&stack.get(size-2).equals("#")&&!stack.get(size-3).equals("#"))
            {
                stack.pollLast();
                stack.pollLast();
                stack.pollLast();
                stack.add("#");
                size=stack.size();
            }
        }
        return stack.size()==1&&stack.pollLast().equals("#");
    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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