Easy-题目37:111. Minimum Depth of Binary Tree

本文介绍了一种求解二叉树最小深度的算法,并通过C语言实现。最小深度定义为从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。文章提供了详细的逻辑分析和递归实现方式。

题目原文:
Given a binary tree, find its minimum depth.
The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node.
题目大意:
给一个二叉树,求最小深度。
最小深度指的是沿着最短的路径从根节点走到最近的叶子节点经过的节点数。
题目分析:
(1) 空树最小深度是0;
(2) 一边子树为空的情况下,最小深度为1+非空子树最小深度;
(3) 两边均有子树的情况下,最小深度为1+左右子树最小深度的最小值。
据此很容易写出递归算法。
源码:(language:c)

int minDepth(struct TreeNode* root) {
    if(!root)
        return 0;
    else if(!root->right)
        return 1+minDepth(root->left);
    else if(!root->left)
        return 1+minDepth(root->right);
    else
        return 1+min(minDepth(root->left),minDepth(root->right));
}
int min(int a,int b) {
    return a<b?a:b;
}

成绩:
4ms,beats 37.3%,众数4ms,62.7%.
cmershen的碎碎念:
第二和第三个if不能省略,否则对一边子树为空的情况则返回1.(根节点到空树)。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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