[Leetcode] 102. Binary Tree Level Order Traversal 解题报告

本文介绍了一种经典的二叉树层次遍历算法,并通过使用队列数据结构实现了从左到右、按层遍历的功能。该算法适用于多种应用场景。

题目

Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level).

For example:
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

return its level order traversal as:

[
  [3],
  [9,20],
  [15,7]
]

思路

这也是一道典型的BFS的题目,采用队列这种数据结构,逐层添加即可。在实现中,我采用的小技巧是:在队列中插入NULL值来分割不同的层次。这样当队头元素为NULL时,我们就知道已经遍历完成了一个层次了。

代码

/**
 * 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 {};
        }
        vector<vector<int>> ret;
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
        q.push(NULL);       // separator
        vector<int> line;
        while (!q.empty()) {
            TreeNode* node = q.front();
            q.pop();
            if (node == NULL) {
                ret.push_back(line);
                line.clear();
                if (!q.empty()) {
                    q.push(NULL);
                }
            }
            else {
                line.push_back(node->val);
                if (node->left) {
                    q.push(node->left);
                }
                if (node->right) {
                    q.push(node->right);
                }
            }
        }
        return ret;
    }
};
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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