298 Binary Tree Longest Consecutive Sequence

本文介绍了一种解决二叉树中最长连续序列路径问题的方法。通过递归先序遍历,检查每个节点与其父节点的关系,以确定最长连续路径。最长连续路径必须从父节点指向子节点。

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Given a binary tree, find the length of the longest consecutive sequence path.

 

The path refers to any sequence of nodes from some starting node to any node in the tree along the parent-child connections. The longest consecutive path need to be from parent to child (cannot be the reverse).

For example,

   1
    \
     3
    / \
   2   4
        \
         5

Longest consecutive sequence path is 3-4-5, so return 3.

   2
    \
     3
    / 
   2    
  / 
 1

Longest consecutive sequence path is 2-3,not3-2-1, so return 2.

 

这道题让我们求二叉树的最长连续序列,关于二叉树的题基本都需要遍历树,而递归遍历写起来特别简单,下面这种解法是用到了递归版的先序遍历,我们对于每个遍历到的节点,我们看节点值是否比参数值(父节点值)大1,如果是则长度加1,否则长度重置为1,然后更新结果res,再递归调用左右子节点即可

public class LongestConsecutive {
    public int longestConsecutive(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        dfs(root, root.val, 0, res);
        return res;
    }
    
    private void dfs(TreeNode root, int v, int out, int res) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        if (root.val == v + 1) {
            out++;
        } else {
            out = 1;
        }
        res = Math.max(res, out);
        
        dfs(root.left, root.val, out, res);
        dfs(root.right, root.val, out, res);
    }
}

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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