LeetCode——Unique Binary Search Trees

独特二叉搜索树计数
本文介绍了一种使用动态规划解决独特二叉搜索树数量计算的方法,通过递增方式计算1到n的所有可能的独特二叉搜索树的数量,并提供了一个Java实现示例。

Unique Binary Search Trees


Given n, how many structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1...n?

For example,
Given n = 3, there are a total of 5 unique BST's.

   1         3     3      2      1
    \       /     /      / \      \
     3     2     1      1   3      2
    /     /       \                 \
   2     1         2                 3

编程思路:

用动态规划来解。假设现在知道1....n-1每个数对应的排列数,对应n的排列数来说,有如下情况:左子树0个右子树n-1个,左子树1个右子树n-2个。。。。

Java代码:

 
public class Solution {
    public int numTrees(int n) {
        if(n==0)return 0;
        if(n==1)return 1;
        if(n==2)return 2;
        int[] val = new int[n+1];
        val[0] =1;
        val[1]=1;
        val[2]=2;
        for(int i = 3;i<n+1;i++)
            for(int j=0;j<i;j++)
                val[i] += val[j]*val[i-1-j];
        
        return val[n];
    }
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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