617. 合并二叉树

博客围绕两个二叉树的合并展开,当一个二叉树覆盖到另一个上时,部分节点会重叠。合并规则为重叠节点值相加,非空节点直接作为新节点,且合并从根节点开始,还提及了两种解法。

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给定两个二叉树,想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时,两个二叉树的一些节点便会重叠。

你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠,那么将他们的值相加作为节点合并后的新值,否则不为 NULL 的节点将直接作为新二叉树的节点。

示例 1:

输入: 
	Tree 1                     Tree 2                  
          1                         2                             
         / \                       / \                            
        3   2                     1   3                        
       /                           \   \                      
      5                             4   7                  
输出: 
合并后的树:
	     3
	    / \
	   4   5
	  / \   \ 
	 5   4   7

注意: 合并必须从两个树的根节点开始。

解法一:

class Solution {
public:
    TreeNode* mergeTrees(TreeNode* t1, TreeNode* t2) 
    {
        dfs(t1, t2);   
        return t1;
    }
    void dfs(TreeNode *&t1, TreeNode *&t2)
    {
        if(!t1 && !t2) return;
        if(t1 && !t2) return;
        if(!t1 && t2)
        {
            t1 = t2;
            return ;
        }
        if(t1 && t2) t1->val += t2->val;
        dfs(t1->left, t2->left);
        dfs(t1->right, t2->right);
    }
};

解法二:

class Solution {
public:
    TreeNode* mergeTrees(TreeNode* t1, TreeNode* t2) 
    {
        if (!t1) return t2;
        if (!t2) return t1;
        TreeNode *t = new TreeNode(t1->val + t2->val);
        t->left = mergeTrees(t1->left, t2->left);
        t->right = mergeTrees(t1->right, t2->right);
        return t;
    }
};

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
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