LeetCode102.二叉树的层序遍历

给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 层序遍历 。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。
在这里插入图片描述

  • 这其实也能算一道BFS的模板题,BFS我们平时用的不多,而在层序遍历和最短距离中使用BFS是很方便的,它的核心思想就是一层一层遍历,将一层的数据放到一个队列中,使用时弹出顶端的数据开始遍历。
  • 直接看代码:
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
        // 初始化队列为根节点
        if(root != null){
            queue.add(root);
        }
        
        while(!queue.isEmpty()){
        	// 这里求出队列的长度是为了将一层一层的数据分开,
        	// 普通的BFS是直接将所有的数据输出不会进行分层,所以这里要特殊处理一下
            int n = queue.size();
            List<Integer> temp = new ArrayList<>();
            
            // 遍历一层的节点,向队列中添加下一层的节点
            while(n > 0){
                TreeNode node = queue.poll();
                temp.add(node.val);
                if(node.left != null) queue.add(node.left);
                if(node.right != null) queue.add(node.right);
                n --;
            }
            // 将一层的节点添加到最终的数组中
            result.add(temp);
        }
        return result;
    }
}

这个直接看代码更容易理解,也可以手画一个树模拟一下,网格的话同理,就是两个变成四个然后标记遍历过的节点就行。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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