【树-简单】589. N 叉树的前序遍历

这篇博客介绍了如何实现N叉树的前序遍历。提供了两种方法,一种是递归法,另一种是使用栈的迭代法。示例展示了如何处理包含多个子节点的树结构,并给出了具体的代码实现,输出了相应的遍历结果。

题目
给定一个 N 叉树,返回其节点值的 前序遍历 。

N 叉树 在输入中按层序遍历进行序列化表示,每组子节点由空值 null 分隔(请参见示例)。

进阶:

递归法很简单,你可以使用迭代法完成此题吗?

示例 1:

输入:root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
输出:[1,3,5,6,2,4]

示例 2:

输入:root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
输出:[1,2,3,6,7,11,14,4,8,12,5,9,13,10]

提示:

N 叉树的高度小于或等于 1000
节点总数在范围 [0, 10^4] 内

【代码】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def __init__(self):
        self.ans=[]
    def preorder(self, root: 'Node') -> List[int]:
        if not root:
            return 
        self.ans.append(root.val)
        for x in root.children:
            self.preorder(x)
        return self.ans

【方法2】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def preorder(self, root: 'Node') -> List[int]:
        if not root:
            return []
        stack=[root]
        ans=[]
        while stack:
            root=stack.pop()
            ans.append(root.val)
            stack.extend(root.children[::-1])
        return ans
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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