Easy-题目33:102. Binary Tree Level Order Traversal

本文介绍了一种按层次遍历二叉树的方法,并提供了一个Java实现的例子。该方法从根节点开始,按从左到右、由上至下的顺序返回各节点的值。

题目原文:
Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes’ values. (ie, from left to right, level by level).
题目大意:
按层次遍历二叉树。
题目分析:
与前面的Easy第27题类似,只是不用翻转最后的结果数组。
源码:(language:java)

public class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<TreeNode>();
        Queue<Integer> levelqueue=new LinkedList<Integer>();

        queue.add(root);
        levelqueue.add(1);
        List<List<Integer>> result=new ArrayList();
        List<Integer> temp=new ArrayList<Integer>();
        if(root==null)
            return result;
        while(!queue.isEmpty()) {
            TreeNode current=queue.remove();
            int curLevel=levelqueue.remove();
            if(curLevel==result.size())
                temp.add(current.val);
            else {
                result.add(temp);   
                temp=new ArrayList<Integer>();
                temp.add(current.val);  
            }
            if(current.left!=null) {
                queue.add(current.left);
                levelqueue.add(curLevel+1);
            }
            if(current.right!=null) {
                queue.add(current.right);
                levelqueue.add(curLevel+1);
            }
        }
        result.add(temp);
        result.remove(0);
        return result;        
    }
}

成绩:
3ms,beats 14.37%,众数3ms,46.37%

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值