LeetCode 96. Unique Binary Search Trees

本文探讨了如何计算给定整数n时,能构建的不同结构的二叉搜索树的数量。通过动态规划方法,详细解释了从2节点到更多节点时的计算逻辑,并提供了完整的C++代码实现。

Given n, how many structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1...n?

For example,
Given n = 3, there are a total of 5 unique BST's.

   1         3     3      2      1
    \       /     /      / \      \
     3     2     1      1   3      2
    /     /       \                 \
   2     1         2                 3

Use dp[i] to memory i nodes BST.

dp[0] = 1; dp[1] = 1


Things get complicate from 2 nodes:

2 nodes : 0, 1. 

     If we take 0 as the root. Then, there is 1 node left, one 1 BST.

     If we take 0 as the root, then, there is 1 node left, one 1 BST   ---- thus, there are 2 BSTs in total.


3 nodes: 0, 1, 2

    If we take 0 as the root, there are 2 nodes left, thus the BSTs == dp[2];

    If we take 1 as the root, there are 2 nodes left, one on the left, one on the right, thus, all the possibilities: dp[1] * dp[1]  (Notice, here is not Plus)

    If we take 2 as the root, there are 2 nodes left, two both are on the left, thus BSTs = dp[2]..   --- Thus the sum is dp[2] + dp[1] * dp[1] + dp[2]


4 nodes: 0, 1, 2, 3

   If we take 0 as the root, there are 3 nodes left, thus the BSTs = dp[0]*dp[3]

   If we take 1 as the root, there are 3 nodes left, one on the left, two on the right, thus, BSTs = dp[1] * dp[2];

   If we take 2 as the root, there are 3 nodes left, two on the left, one on the right, thus BSTs = dp[2] * dp[1];

   If we take 3 as the root, there are 3 nodes left, three on the left, thus, BSTs = dp[3]*dp[0]    ----> dp[0]*dp[3] + dp[1][2] + dp[2]*dp[1] + dp[3]*dp[0]


.....so on and so forth.....

    int numTrees(int n) {
        vector<int> dp(n + 1, 0);
        dp[0] = dp[1] = 1;
        for(int i = 2; i <= n; ++i) {
            for(int j = 0; j < i; ++j) {
                dp[i] += dp[j]*dp[i-1-j];
            }
        }
        return dp[n];
    }


【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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