[Leetcode] 124. Binary Tree Maximum Path Sum 解题报告

本文探讨了在二叉树中寻找最大路径和的问题,并详细解释了如何通过深度优先搜索算法来解决这个问题。文章提供了完整的代码实现,展示了如何递归地计算从根节点到每个节点的路径最大和。

题目

Given a binary tree, find the maximum path sum.

For this problem, a path is defined as any sequence of nodes from some starting node to any node in the tree along the parent-child connections. The path must contain at least one node and does not need to go through the root.

For example:
Given the below binary tree,

       1
      / \
     2   3

Return 6.

思路

这道题目直观上来看,肯定是需要用到深度优先搜索。但是如何巧妙地设计函数参数及返回值却比较关键:由于我们需要得到整个树的sum最大的路径,所以需要有一个变量来维护这个全局sum的最大值。接着对于一个节点root,我们设计函数返回从某个节点到root的路径上的sum的最大值,而这个值和全局最大值有什么关系呢?有了这个值就可以尝试更新全局最大值:计算经过root的sum的最大值,这个值要么只包含root本身,要么包含root的值加上某节点到左子树或者右子树的值,要么包含root的值加上左右子树的值,三者取大就可以了。一旦这三者的最大值大于全局最大值,则更新全局最大值。

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:
    int maxPathSum(TreeNode* root) {
        int max_value = INT_MIN;
        maxPathSum(root, max_value);
        return max_value;
    }
private:
    int maxPathSum(TreeNode* root, int& max_value) {    // return the max value from some node to the root
        if(root == NULL) {
            return 0;
        }
        int left = maxPathSum(root->left, max_value);
        int right = maxPathSum(root->right, max_value);
        int value = root->val;
        if(left > 0)
            value += left;
        if(right > 0)
            value += right;
        if(max_value < value)
            max_value = value;
        return max(root->val, max(root->val + left, root->val + right));
    }
};
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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