[Leetcode] 297. Serialize and Deserialize Binary Tree

这题感觉上做法很多,就提供一个比较容易理解的。其实Example已经给了你一个很重要的提示,就是空节点可以用null字符串表示。所以其中一个做法就是用特别符号标识空节点,然后结合BFS就可以了。

serialize的过程就是一个正常的BFS的过程。遇到值就放值,遇到null pointer就放一个字符n

deserialize的过程也是一个正常的BFS的过程。遇到非N字符就变成一个node,遇到n字符就变成一个null pointer。只是稍微要注意的是,这是一边在build tree一边还需要放进queue里面。然后在queue遍历上一层的时候,build树就build下一层。

这题不太值得hard,根据上述算法,给出代码如下:

    public String serialize(TreeNode root) {
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        Queue<TreeNode> nodeQ = new LinkedList<TreeNode>();
        nodeQ.add(root);
        while (!nodeQ.isEmpty()) {
            TreeNode currNode = nodeQ.poll();
            if (currNode == null) {
                builder.append('n');
            } else {
                builder.append(currNode.val);
                nodeQ.add(currNode.left);
                nodeQ.add(currNode.right);
            }            
        }
        
        return builder.toString();
    }

    // Decodes your encoded data to tree.
    public TreeNode deserialize(String data) {
        Queue<TreeNode> nodeQ = new LinkedList<>();
        TreeNode root = null;
        String[] nodes = data.split(",");
        int index = 0;
        while (index < nodes.length) {
            if (root == null) {
                root = this._parseNode(nodes[index]);
                index++;
                nodeQ.add(root);
            } else {
                TreeNode currNode = nodeQ.poll();
                if (currNode == null) continue;
                currNode.left = this._parseNode(nodes[index]);
                currNode.right = this._parseNode(nodes[index + 1]);
                nodeQ.add(currNode.left);
                nodeQ.add(currNode.right);
                index += 2;
            }
        }
        
        return root;
    }
    
    private TreeNode _parseNode(String str) {
        return str.equals("n") ? null : new TreeNode(Integer.parseInt(str));
    }

 

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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