LeetCode – Flatten Binary Tree to Linked List (Java)

本文介绍了一种将二叉树扁平化的算法实现,通过递归方式将树结构转化为链表形式,并确保每个节点只有右子节点,便于遍历操作。文中详细解释了如何利用辅助数组进行节点连接。

这题参考了Code Ganker大牛思路

http://blog.youkuaiyun.com/linhuanmars/article/details/23717703

设置pre结点,每次pre左结点设置为空,右结点设置为当前结点。有一点特别要注意的是Java是pass by value,所以需要用一个单元素的TreeNode数组来储存并且改值。

  1. ArrayList<TreeNode> pre = new ArrayList<TreeNode>();
  2. public void flatten(TreeNode root) {    
  3.     pre.add(null);  
  4.     helper(root);  
  5. }  
  6. private void helper(TreeNode root)  
  7. {  
  8.     if(root == null)  
  9.         return;  
  10.     TreeNode right = root.right;  
  11.     if(pre.get(0)!=null)  
  12.     {  
  13.         pre.get(0).left = null;  
  14.         pre.get(0).right = root;  
  15.     }  
  16.     pre.set(0,root);  
  17.     helper(root.left);  
  18.     helper(right);  
  19. }

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值