112. Path Sum

Carla-编译CarlaUE4提示HoloLens.Automation项目缺少Windows程序集? 编译CarlaUE4提示HoloLens.Automation项目缺少Windows程序集?不妨看看这个! 阅读详情

递归:注意叶子节点的左右子树均为空

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
        
        return hasPath(root,sum);
            
    }
    bool hasPath(TreeNode *root,int sum)
    {
        if(root==NULL)
            return 0;
         if(root->left==NULL&&root->right==NULL&&(sum-root->val)==0)
             return 1;
         if(root->left==NULL&&root->right==NULL&&(sum-root->val)!=0)
             return 0;
        
        return hasPath(root->left,sum-root->val)|hasPath(root->right,sum-root->val);
    }
};
AMCL代码详解(六)amcl中的重采样 每次都从w1左边的竖线开始转,显而易见,转到w1的概率为0-w1之间的随机数,转到w2的概率为w1到w1+w2之间的随机数,转到w3的概率为w1+w2到w1+w2+w3之间的随机数,后面的依次类推。当某个粒子的权值较大的时候,产生的随机数落在相应区间的概率就会增大,从而实现了对权值大粒子的多次复制,权值小的粒子的剔除。可以看出,在整个重采样的过程中,粒子进行了两次种情况的刷新,一种是随机生成的新的粒子,一种是对原来的粒子的复制。得到的值越大,说明粒子的权重越小,当前粒子的可信度比较小,需要重采样粒子。 阅读详情

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