leetcode 133: Clone Graph

本文介绍了如何使用BFS遍历并利用哈希表存储已创建节点来避免重复创建相同标签的节点,在无向图复制过程中优化节点创建逻辑。

Not a hard problem, just the details are a little tricky to think. I used the queue to BFS, while doing it, I used the unordered set and unordered map to save the nodes that are already been created. Whenever a node is created before, you shouldn't create a new one with the same label.

/**
 * Definition for undirected graph.
 * struct UndirectedGraphNode {
 *     int label;
 *     vector<UndirectedGraphNode *> neighbors;
 *     UndirectedGraphNode(int x) : label(x) {};
 * };
 */
class Solution {
public:
    UndirectedGraphNode *cloneGraph(UndirectedGraphNode *node) {
        if(!node)
            return NULL;
        queue<UndirectedGraphNode*> qold;//queue for the original graph
        queue<UndirectedGraphNode*> qnew;//queue for the new graph
        unordered_set<UndirectedGraphNode*> oldset;//save all nodes that are existed
        unordered_map<int,UndirectedGraphNode*> newset;
        qold.push(node);
        UndirectedGraphNode* pbegin=new UndirectedGraphNode(node->label);
        qnew.push(pbegin);
        while(!qold.empty())
        {
            UndirectedGraphNode* pold=qold.front();
            qold.pop();
            UndirectedGraphNode* pnew=qnew.front();
            qnew.pop();
            if(oldset.find(pold)==oldset.end())//make this node existed if not
            {
                oldset.insert(pold);
                newset.insert(make_pair(pnew->label,pnew));
            }
            for(int i=0;i<pold->neighbors.size();i++)
            {
                if(oldset.find(pold->neighbors[i])!=oldset.end())//the neighbor i is an existed node
                {
                    UndirectedGraphNode* ptemp=newset[pold->neighbors[i]->label];//find the existed node's address through label
                    pnew->neighbors.push_back(ptemp);
                }
                else
                {
                    UndirectedGraphNode* ptemp=new UndirectedGraphNode(pold->neighbors[i]->label);
                    pnew->neighbors.push_back(ptemp);
                    qold.push(pold->neighbors[i]);
                    qnew.push(ptemp);
                    oldset.insert(pold->neighbors[i]);
                    newset.insert(make_pair(pold->neighbors[i]->label,ptemp));
                }
            }
        }
        return pbegin;
    }
};


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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