Leetcode 257. 二叉树的所有路径

该博客介绍了一个C++实现的算法,用于在给定的二叉树中找到从根节点到所有叶子节点的路径。通过递归遍历二叉树,将路径以字符串形式存储并返回。当遇到叶子节点时,将路径加入结果集合;对于非叶子节点,继续遍历其左右子树,并将当前节点值追加到子树路径前。

题目描述

给定一个二叉树,返回所有从根节点到叶子节点的路径。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

C++

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {
        vector<string>  res;
        if (root==nullptr){
            return  res;
        }
        if(root->left==nullptr  && root->right==nullptr){
              vector<string> a;
              a.push_back(std::to_string(root->val));
              return  a;
        }
        if(root->left!=nullptr){
            for(string i: binaryTreePaths(root->left)){
                    string temp=std::to_string(root->val)+"->"+i;
                    res.push_back(temp);
            }
        }
           if(root->right!=nullptr){
            for(string i: binaryTreePaths(root->right)){
                    string temp=std::to_string(root->val)+"->"+i;
                    res.push_back(temp);
            }
        }
        return res;

    }
};
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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