Leetcode637. 二叉树的层平均值

本文介绍了一种计算二叉树各层节点平均值的方法,并提供了一个具体的Java实现示例。通过广度优先搜索遍历二叉树,逐层计算节点值的平均数。

Leetcode637. 二叉树的层平均值

题目:
给定一个非空二叉树, 返回一个由每层节点平均值组成的数组。

输入:
    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7
输出:[3, 14.5, 11]
解释:
第 0 层的平均值是 3 ,1层是 14.5 ,2层是 11 。因此返回 [3, 14.5, 11]

题解:

 public static List<Double> averageOfLevels(TreeNode root) {
        List<Double> list = new ArrayList<>();
        if(root==null) return list;

        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()){
            double sum=0;
            int size =queue.size();
            for(int i =0;i<size;i++){
                TreeNode node = queue.poll();
                sum += node.value;
                if(node.left!=null){
                    queue.add(node.left);
                }
                if(node.right!=null){
                    queue.add(node.right);
                }
            }
            list.add(sum/size);
        }
    return  list;
    }
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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