剑指offer-重建二叉树

本文介绍了一种基于前序和中序遍历结果重建二叉树的递归算法。通过定位根节点,划分左右子树,实现二叉树的重建。示例展示了如何使用该算法处理特定序列。

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题目描述

输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。

解题思路:

通过递归,利用前序遍历为“根-左-右”、后序遍历为“左-根-右”的特点,在每一次递归中,将数组分为左子树,右子树,并按左子树的长度在前序遍历的树中得到该子树的前序遍历数组,递归结束条件为某子树的左右叶子节点中有空。

/**
 * 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。 假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
 * 例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。
 * 
 * 思路:使用递归
 */

public class RebuildBinaryTree {
//	public static void main(String[] args) {
//		int[] pre = {1,2,4,7,3,5,6,8};
//		int[] in = {4,7,2,1,5,3,8,6};
//		reConstructBinaryTree(pre, in);
//	}
	
	public static TreeNode reConstructBinaryTree(int[] pre, int[] in) {
		if (pre.length == 0 || in.length == 0) {
			return null;
		}
		TreeNode result = new TreeNode(pre[0]);
		int key = 0;	//	找到根节点在中序遍历中的位置
		for (int i : in) {
			if (i == pre[0]) {
				break;
			}
			key++;
		}
		//	根据左右子树的长度划分数组
		int[] preL = new int[key];
		int[] inL = new int[key];
		int[] preR = new int[pre.length - key-1];
		int[] inR = new int[in.length - key-1];

		for (int i = 0; i < key; i++) {
			preL[i] = pre[i + 1];
			inL[i] = in[i];
		}
		for (int i = 0; i <in.length - key-1; i++) {
			preR[i] = pre[key + i+1];
			inR[i] = in[key + i+1];
		}
		//	递归调用
		result.left = reConstructBinaryTree(preL,inL);
		result.right = reConstructBinaryTree(preR, inR);
		return result;
	}

	public static class TreeNode {
		int val;
		TreeNode left;
		TreeNode right;

		TreeNode(int x) {
			val = x;
		}
	}
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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