LeetCode-95-Unique Binary Search Trees II 二叉树

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)递归算法来生成所有可能的不同二叉搜索树的方法。通过遍历所有可能的根节点值并递归地构造左右子树,最终返回所有构造好的树的根节点列表。
# Definition for a  binary tree node
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    # @return a list of tree node
    def dfs(self, start, end):
        if start > end: return [None]
        res = []
        for rootval in range(start,end+1):
            #rootval为根节点的值,从start遍历到end
            LeftTree = self.dfs(start, rootval-1)
            RightTree = self.dfs(rootval+1, end)
            for i in LeftTree:
                #i遍历符合条件的左子树
                for j in RightTree:
                    #j遍历符合条件的右子树
                    root = TreeNode(rootval)
                    root.left = i
                    root.right = j
                    res.append(root)
        return res
    def generateTrees(self, n):
        if n==0:return []
        return self.dfs(1, n)

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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