leetcode 235|236. Lowest Common Ancestor of a Tree

本文介绍在二叉搜索树和一般二叉树中寻找两个节点的最低公共祖先(LCA)的方法。针对二叉搜索树特性提出高效算法,并通过递归深度优先搜索解决一般二叉树问题。

235Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree

Given a binary search tree (BST), find the lowest common ancestor (LCA) of two given nodes in the BST.

According to the definition of LCA on Wikipedia: “The lowest common ancestor is defined between two nodes v and w as the lowest node in T that has both v and w as descendants (where we allow a node to be a descendant of itself).”

        _______6______
       /              \
    ___2__          ___8__
   /      \        /      \
   0      _4       7       9
         /  \
         3   5

For example, the lowest common ancestor (LCA) of nodes 2 and 8 is 6. Another example is LCA of nodes 2 and 4 is 2, since a node can be a descendant of itself according to the LCA definition.

由于是二叉树,有个特点就是如果一个数比当前值大,另一个比当前值小,就肯定在左右两边。当前点肯定就是最小公共祖先。


/**
 * 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:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q)
    {
        int minkey = min(p->val, q->val), maxkey = max(q->val, p->val);
        TreeNode * now = root;
        while (now)
        {
            if (now->val < minkey)
                now = now->right;
            else if (now->val > maxkey)
                now = now->left;
            else
                return now;
        }
        return nullptr;
    }
};


236Lowest Common Ancestor of a Binary Tree

Given a binary tree, find the lowest common ancestor (LCA) of two given nodes in the tree.

According to the definition of LCA on Wikipedia: “The lowest common ancestor is defined between two nodes v and w as the lowest node in T that has both v and w as descendants (where we allow a node to be a descendant of itself).”

        _______3______
       /              \
    ___5__          ___1__
   /      \        /      \
   6      _2       0       8
         /  \
         7   4

For example, the lowest common ancestor (LCA) of nodes 5 and 1 is 3. Another example is LCA of nodes 5 and 4 is 5, since a node can be a descendant of itself according to the LCA definition.


这个题是一般的二叉树。所以就先搜到root到要求点的两条路径。然后考察路径在哪不一样了。那就是最小公共祖先。

/**
 * 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:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q)
    {
        //先DFS求到这两个节点的路径。
        vector<TreeNode*> routeP;
        helper(routeP, p, root);
        
        vector<TreeNode*> routeQ;
        helper(routeQ, q, root);
        
        //看这两个路径在哪不一样。之前那个就是公共路径。
        TreeNode* ret = nullptr;
        for (int i = 0; i < min(routeP.size(), routeQ.size()); i++)
        {
            if (routeP[i] == routeQ[i])
                ret = routeP[i];
            else
                break;
        }
        return ret;
    }
    
    bool helper(vector<TreeNode*> &route, TreeNode* target, TreeNode* now)
    {
        if (!now)
            return false;
        
        route.push_back(now);
        
        if (now == target)
        {
            return true;
        }
        
        if (helper(route, target, now->left) || helper(route, target, now->right))
            return true;
        
        route.pop_back();
        return false;
    }
};






【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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