LeetCode Binary Tree Paths 树 + DFS

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法来遍历二叉树并获取所有从根节点到叶子节点的路径的方法。通过递归的方式,实现了对每一条路径的构建与收集,最终返回所有路径组成的列表。

思路:

DFS找路径。

java code:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public void dfs(TreeNode root, String path, List<String> ans) {
        if(root.left == null && root.right ==null) ans.add(path + root.val);
        if(root.left != null) dfs(root.left, path + root.val + "->", ans);
        if(root.right != null) dfs(root.right, path + root.val + "->", ans);
    }
    public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {
        List<String> ans = new ArrayList<String>();
        if(root != null) dfs(root, "", ans);
        return ans;
    }
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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