LeetCode Populating Next Right Pointers in Each Node

本文介绍了一种使用全局变量实现完全二叉树节点层间连接的方法。通过递归预处理,为每一层设置指针,使得同一层的相邻节点能够相互连接,解决了常规递归方法无法直接处理层间连接的问题。

这题很有新意,刚开始想到后序遍历,可是对于给的例子5和6之间怎么连接呢?无论怎么遍历5和6之间都隔好几个数,递归引用传参数的方法肯定不行,题中又说常量的空间,对于完全二叉树最多也不过64层吧,所以每一层设定一个指针用于建立连接。传递指针数组不太容易,用了全局变量解决。如下:

// LeetCode_PopulatingNextRightPointers.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

struct TreeLinkNode {
	  int val;
	  TreeLinkNode *left, *right, *next;
	  TreeLinkNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}
	 };
TreeLinkNode* layers[64];
void preOrderLayer(TreeLinkNode *root,int layer)//,TreeLinkNode *&layers
{
	if (layers[layer]==NULL)
	{
		layers[layer] = root;
	}
	else
	{
		layers[layer]->next = root;
		layers[layer] = root;
	}
	if(root->left)
		preOrderLayer(root->left,layer+1);
	if(root->right)
		preOrderLayer(root->right,layer+1);
}

void connect(TreeLinkNode *root) {
	if(root==NULL)
		return ;

	for (int i=0;i<64;i++)
		layers[i] = NULL;
	int layer = 0;
	preOrderLayer(root,layer);
	for (int i=0;i<64&&layers[i]!=NULL;i++)
	{
		layers[i]->next = NULL;
	}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	TreeLinkNode *pa = new TreeLinkNode(1);  
	TreeLinkNode *pb = new TreeLinkNode(2);  
	TreeLinkNode *pc = new TreeLinkNode(3);  
	TreeLinkNode *pd = new TreeLinkNode(4);//TreeLinkNode *pd = NULL;//  
	TreeLinkNode *pe = new TreeLinkNode(5);  
	TreeLinkNode *pf = new TreeLinkNode(6);  
	TreeLinkNode *pg = new TreeLinkNode(7);  
	pa->left = pb;  
	pa->right = pc;  
	pb->left = pd;  
	pb->right = pe;  
	pc->left = pf;  
	pc->right = pg; 
	connect(pa);
	system("pause");
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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