515. Find Largest Value in Each Tree Row

本文介绍了一种使用深度优先遍历来找出二叉树每层最大值的方法。通过队列实现层序遍历,记录每一层的最大节点值。

题目连接

这道题让我们求一棵树的每层的最大值,我们用深度优先遍历遍历树的每一层找到最大值就可以了。

    public List<Integer> largestValues(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if(root == null) return res;
        Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
        q.offer(root);
        while (!q.isEmpty()) {
            int max = Integer.MIN_VALUE;
            int size = q.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode cur = q.poll();
                max = Math.max(max, cur.val);
                if (cur.left != null) q.offer(cur.left);
                if (cur.right != null) q.offer(cur.right);
            }
            res.add(max);
        }
        return res;
    }

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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