LeetCode 面试题32 - II. 从上到下打印二叉树 II

本文介绍了一种算法,用于从上到下按层打印二叉树,同一层的节点按从左到右的顺序打印,每一层打印到一行。通过使用队列实现,文章详细解释了如何遍历二叉树并按层次返回结果。

从上到下按层打印二叉树,同一层的节点按从左到右的顺序打印,每一层打印到一行。

 

例如:
给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7
返回其层次遍历结果:

[
  [3],
  [9,20],
  [15,7]
]
 

提示:

节点总数 <= 1000
注意:本题与主站 102 题相同:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/

 

/**
 * 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:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        if (root == NULL)
            return {};
        
        queue<TreeNode*> q;
        vector<vector<int>> res;
        q.push(root);
        while (!q.empty())
        {
            vector<int> level;
            int size = q.size();
            while (size--)
            {
                level.push_back(q.front()->val);
                if (q.front()->left)
                    q.push(q.front()->left);
                if (q.front()->right)
                    q.push(q.front()->right);
                q.pop();
            }
            res.push_back(level);
        }
        return res;
    }
};

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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