LeetCode#113. Path Sum II

本文介绍了一个中等难度的算法问题,即如何找到二叉树中所有从根节点到叶子节点的路径,使得路径上的节点值之和等于指定的数值。通过递归方式实现先序遍历,最终返回所有符合条件的路径。
  • 题目:找出所有从根节点到叶子节点的路径,使得路径节点值之和等于sum
  • 难度:Medium
  • 思路:先序遍历二叉树,将当前结果加入结果集tmpList中,遍历的过程中,不断更新sum,直到sum等于node.val
  • 代码:
public class Solution {
    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int sum) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        if(root == null){
            return result;
        }
        helper(result, new ArrayList<>(), sum, root);
        return result;
    }
    public void helper(List<List<Integer>> list, List<Integer> tmp, int sum, TreeNode node){
        tmp.add(node.val);

        if(node.val == sum  && node.left == null && node.right == null){
            list.add(tmp);
            return;
        }

        if(node.left != null){
            helper(list, new ArrayList<>(tmp), sum-node.val, node.left);
        }
        if(node.right != null){
            helper(list, new ArrayList<>(tmp), sum-node.val, node.right);
        }
    }
}
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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