637. Average of Levels in Binary Tree

本文介绍了一种算法,该算法接收一棵非空二叉树作为输入,并返回一个数组,数组中的每个元素代表对应层级节点值的平均数。通过广度优先搜索(BFS)遍历二叉树,统计每一层的节点数量及节点值总和,进而计算平均值。

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

Given a non-empty binary tree, return the average value of the nodes on each level in the form of an array.
Example 1:

Input:
    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7
Output: [3, 14.5, 11]
Explanation:
The average value of nodes on level 0 is 3,  on level 1 is 14.5, and on level 2 is 11. Hence return [3, 14.5, 11].

Note:
The range of node’s value is in the range of 32-bit signed integer.

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<double> res;
    void bfs(TreeNode* root){
        deque<TreeNode*> d(NULL);
        d.push_back(root);
        double tmp = 0;
        int fatherNum = 1, childNum = 0, cnt = 0;
        while(1){            
            if(root->left != NULL){
                d.push_back(root->left);
                childNum++;
            }
            if(root->right != NULL){
                d.push_back(root->right);
                childNum++;
            }              
            tmp += d[0]->val;
            d.pop_front();                        
            cnt++;
            if(cnt == fatherNum){
                res.push_back(tmp / cnt);
                tmp = 0;
                cnt = 0;
                fatherNum = childNum;
                childNum = 0;
            }            
            if(d.empty())
                break;
            root = d[0];
        }
    }
    vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) {
        if(root == NULL) return NULL;         
        bfs(root);
        return res;        
    }
};

使用广度搜索,然后记录父节点个数和儿子节点个数即可

内容概要:本文档详细介绍了基于事件触发扩展状态观测器(ESO)的分布式非线性车辆队列控制系统的实现。该系统由N+1辆车组成(1个领头车和N个跟随车),每辆车具有非线性动力学模型,考虑了空气阻力、滚动阻力等非线性因素及参数不确定性和外部扰动。通过事件触发ESO估计总扰动,基于动态面控制方法设计分布式控制律,并引入事件触发机制以减少通信和计算负担。系统还包含仿真主循环、结果可视化等功能模块。该实现严格遵循论文所述方法,验证了观测误差有界性、间距误差收敛性等核心结论。 适合人群:具备一定编程基础,对非线性系统控制、事件触发机制、扩展状态观测器等有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①研究分布式非线性车辆队列控制系统的理论与实现;②理解事件触发机制如何减少通信和计算负担;③掌握扩展状态观测器在非线性系统中的应用;④学习动态面控制方法的设计与实现。 其他说明:本文档不仅提供了详细的代码实现,还对每个模块进行了深入解析,包括非线性建模优势、ESO核心优势、动态面控制与传统反步法对比、事件触发机制优化等方面。此外,文档还实现了论文中的稳定性分析,通过数值仿真验证了论文的核心结论,确保了系统的稳定性和有效性。建议读者在学习过程中结合代码进行实践,并关注各个模块之间的联系与相互作用。
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