解法总结

最新推荐文章于 2025-01-20 00:45:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuiyizhuiyi/article/details/40947245
本文介绍如何将有序数组及有序链表转换为平衡二叉搜索树的方法，重点讲解递归实现过程，包括左右子树的构建及根节点的确定。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



Convert Sorted Array to Binary Search Tree     递归 从顶至底

Convert Sorted List to Binary Search Tree递归   左子树，根，右子树

微分方程解法总结
linkequa的博客
06-19 8万+
1，微分方程的概念 微分方程是一种描述函数与其导数关系的数学方程，它的解通常是函数，而初等代数中方程的解通常为数值。 2，分类 2.1 常微分方程与偏微分方程 常微分方程的未知数是单一变量的函数。表达通式为： f(x,y,y′,y′′,...,y(n))=0,f(x, y, y', y'', ..., y^{(n)})=0,f(x,y,y′,y...
408考研顺序表 暴力解法总结
07-02
暴力解法总结 本文总结了暴力解法的相关知识点，包括代码编写、注释的重要性、变量定义、伪代码、函数调用、代码逻辑复杂处的注释等。同时，本文还提供了一些编程技巧，例如使用Max_int和Min_int、max(a, b)和min(a...
经典算法题目及思路解法总结
Selenitic_G的博客
02-27 8560
一 绪论 1 最大连续子数组：给定一个数组，求它的连续子数组，使得该子数组的和最大 解法： （1）暴力法 （2）分治法 （3）分析法 （3）动态规划法 2 查找旋转数组的最小值 3 零子数组 4 LCS（最长公共子序列）：两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y的最长公共子序列 LCS可以描述两段文字之间的“相似度” 解法： （1）穷举法 （2）动态规划法 5 LCS的应用：最长...
# 爬楼梯问题：常见数列的解法总结
qq_17405059的博客
01-20 787
爬楼梯问题本质上可以通过不同的数列模型来解决。爬楼梯问题通过数列的不同解法展现了动态规划、递归和组合数等多种算法技巧。斐波那契数列：通过递推关系来计算，时间复杂度O(n)。动态规划：通过存储中间结果避免重复计算，空间复杂度O(n)。滚动数组：进一步优化空间复杂度，空间复杂度O(1)。组合数：通过数学公式计算，适用于考虑组合问题。递归：暴力解法，通过递归计算，时间复杂度指数级。不同解法适用于不同的场景，在面试和实际开发中，可以根据题目的要求选择最合适的解法。
Java求最大公约数(6种解法总结)
热门推荐
WengJM的博客
09-12 1万+
【代码】Java求最大公约数(6种解法总结)
线性和非线性最小二乘问题的常见解法总结
tony365的博客
03-10 987
VariationalRefinement 中的sor迭代方法。迭代法 有Jacobi迭代法、 Seidel迭代法及Sor法。但是面对大型稀疏矩阵的时候使用迭代法效率更好。构建了线性稀疏矩阵，然后利用迭代的方法求解。中 使用 线性最小二乘 求解 du，dv。这两者的区别在哪里？这篇文章总结的很好。
【LeetCode】常见解法总结
u011646912的博客
10-11 460
1.双指针法 从前向后遍历 从后向前遍历 快指针、慢指针 2.滑窗法 2.二分查找 （1）十分好用的二分查找模板 https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/solution/te-bie-hao-yong-de-er-fen-cha-fa-fa-mo-ban-python-/ 3.递归解法 4.动态规划 ...
用python建立三元一次方程组的解法_三元一次方程组解法总结与练习
weixin_39636245的博客
12-23 1967
三元一次方程组解法总结与练习三元一次方程组一、三元一次方程组之特殊型类型一：有表达式，用代入法型.例1：①⎧x+y+z=12⎪解方程组⎨x+2y+5z=22②⎪x=4y③⎩分析：方程③是关于x的表达式，因此确定“消x”的目标。类型二：缺某元，消某元型.针对上例进而分析，方程组中的方程③里缺z,因此利用①、②消z,也能达到消元构成二元一次方程组的目的。类型三：轮换方程组，求和作差型...
力扣42.接雨水-python解法总结
pythonuser1的博客
09-07 1111
解法一：暴力无脑解题法（超时） 对每一个格子进行推算，根据左右最高的格子数来计算能接水的单位数，最后逐一相加 class Solution: def trap(self, height: List[int]) -> int: ans = 0 for i in range(len(height)): max_left, max_right = 0,0 # 寻找 max_left for j......
博弈论一般性解法总结
菩提本无树，明镜亦非台，本来无一物，何处惹尘埃
02-01 1797
先是适用范围和限制条件: 甲乙两人取石子游戏及其类似的游戏; 每一步只能对某一堆石子进行操作; 每一步操作的限制,只与这堆石子的数目或一些常数有关; 操作在有限步内终止,并不会出现循环; 谁无法继续操作,谁就是输家。（反过来也行，不过为了方便后面的说明才这样定义） 然后做一些定义： 用一个 n 元组(a1, a2, …, an),来描述游戏过程中的一个局面，局面用S表示； 用符号#S,表示局面 S
博客经典算法题目及思路解法总结ppt
02-27
我博客中文章经典算法题目及思路解法总结的ppt，博客中的每个问题都在ppt中有详细的讲解，通过掌握这些算法，可以提高你的思维能力。
一阶常微分方程解法总结.pdf
09-21
解法总结中还提到了一些特殊类型的方程，比如齐次方程、伯努利方程等，它们都可以通过上述方法或者其他变换方法来解决。例如，伯努利方程是形如dy/dx + P(x)y = Q(x)y^n的形式，可以利用代换y^(1-n) = z来转化为线性...
一阶常微分方程解法总结.doc
10-08
一阶常微分方程解法总结 本文档总结了一阶常微分方程的解法，涵盖了可别离变量的方程、变量可别离方程、一阶线性微分方程、恰当方程和积分因子法等多种类型的微分方程的解法。 一阶常微分方程是一类重要的数学模型...
随机阻塞下毫米波通信的多波束功率分配”.zip
08-12
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于分时电价与改进粒子群算法的电动汽车充放电优化调度策略研究
08-12
内容概要：本文探讨了基于分时电价和改进粒子群算法的电动汽车充放电优化调度策略。首先介绍了分时电价制度及其对电动汽车充放电的影响，随后详细解释了改进粒子群算法的工作原理以及如何应用于电动汽车的充放电调度。文中还提供了具体的Python代码实现，展示了如何通过定义电价信息、电池容量等参数并应用改进粒子群算法来找到最优的充电时间点。最后，文章总结了该方法的优势，并展望了未来的研究方向，如与智能电网和V2G技术的结合。 适合人群：对电动汽车充放电调度感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望优化电动汽车充放电策略以降低成本、提高电力系统效率的人群。主要目标是在不同电价时段内，通过智能调度实现最低成本或最高效率的充电。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还有详细的代码实现，便于读者理解和实践。
步进电机脉冲精准计算方法
08-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 根据步进电机的步进角、脉冲总数、减速比以及丝杠导程，计算出实现直线行走距离为1mm所需的脉冲数量。
【CAD入门基础课程】3.7 综合实战-使用极轴追踪方式绘制信号灯.avi
最新发布
08-12
一、综合实战—使用极轴追踪方式绘制信号灯 实战目标：利用对象捕捉追踪和极轴追踪功能创建信号灯图形 技术要点：结合两种追踪方式实现精确绘图，适用于工程制图中需要精确定位的场景 1. 切换至AutoCAD 操作步骤： 启动AutoCAD 2016软件 打开随书光盘中的素材文件 确认工作空间为"草图与注释"模式 2. 绘图设置 1）草图设置对话框 打开方式：通过"工具→绘图设置"菜单命令 功能定位：该对话框包含捕捉、追踪等核心绘图辅助功能设置 2）对象捕捉设置 关键配置： 启用对象捕捉（F3快捷键） 启用对象捕捉追踪（F11快捷键） 勾选端点、中心、圆心、象限点等常用捕捉模式 追踪原理：命令执行时悬停光标可显示追踪矢量，再次悬停可停止追踪 3）极轴追踪设置 参数设置： 启用极轴追踪功能 设置角度增量为45度 确认后退出对话框 3. 绘制信号灯 1）绘制圆形 执行命令："绘图→圆→圆心、半径"命令 绘制过程： 使用对象捕捉追踪定位矩形中心作为圆心 输入半径值30并按Enter确认 通过象限点捕捉确保圆形位置准确 2）绘制直线 操作要点： 选择"绘图→直线"命令 捕捉矩形上边中点作为起点 捕捉圆的上象限点作为终点 按Enter结束当前直线命令 重复技巧： 按Enter可重复最近使用的直线命令 通过圆心捕捉和极轴追踪绘制放射状直线 最终形成完整的信号灯指示图案 3）完成绘制 验证要点： 检查所有直线是否准确连接圆心和象限点 确认极轴追踪的45度增量是否体现 保存绘图文件（快捷键Ctrl+S）
基于MATLAB的蒙特卡洛抽样在电动汽车充放电负荷计算中的应用研究
08-12
内容概要：本文探讨了利用蒙特卡洛抽样方法在MATLAB仿真平台上对大规模电动汽车的充放电负荷进行计算的方法。研究内容涵盖电动汽车充电功率、电池容量、起始充电时间及每日行驶里程的概率密度分布的抽样生成，并在此基础上计算充放电负荷。文中详细介绍了蒙特卡洛抽样方法及其在电动汽车参数抽样中的应用，同时提供了完整的MATLAB代码实现，包括数据准备、抽样、负荷计算及结果可视化。此外，代码注释详尽，出图效果优秀，有助于理解和学习。 适合人群：电力系统研究人员、电动汽车行业从业者、高校师生及相关领域的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要评估电动汽车对电网影响的研究项目，旨在提高电网规划和运行效率，确保电力系统的稳定性和可靠性。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释和技术实现，还附带了高质量的MATLAB代码，便于读者直接上手实践并进行二次开发。
师生健康信息管理平台-师生健康信息管理平台源码-基于Web的师生健康信息管理平台设计与实现
08-12
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