数据结构实验之查找二:平衡二叉树

本文介绍了一种自平衡二叉搜索树——AVL树的实现方法,通过旋转操作来确保树的高度平衡,从而保持良好的查找性能。具体涵盖了左旋、右旋以及左右旋、右左旋等操作,并实现了节点插入后的平衡调整。

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

#include<iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct bst {
    int d;
    bst *l,*r;
    int deep;
    bst() {
        l=r=NULL;
        deep=0;
    }
};
int deept(bst *p) {
    if(!p)
        return -1;
    return p->deep;
}
bst *LL(bst *p) {
    bst *q=p->l;
    p->l=q->r;
    q->r=p;
    p->deep=max(deept(p->r),deept(p->l))+1;
    q->deep=max(p->deep,deept(q->l))+1;
    return q;
}
bst *RR(bst *p) {
    bst *q=p->r;
    p->r=q->l;
    q->l=p;
    p->deep=max(deept(p->l),deept(p->r))+1;
    q->deep=max(deept(q->r),p->deep)+1;
    return q;
}
bst *LR(bst *p) {
    p->l=RR(p->l);
    return LL(p);
}
bst *RL(bst *p) {
    p->r=LL(p->r);
    return RR(p);
}
bst *InsertT(bst *p,int k) {
    if(!p) {
        p=new bst;
        p->d=k;
    }
    else if(k<p->d) {
        p->l=InsertT(p->l,k);
        if(deept(p->l)-deept(p->r)>1) {
            if(k<p->l->d)
                p=LL(p);
            else
                p=LR(p);
        }
    }
    else if(k>p->d) {
        p->r=InsertT(p->r,k);
        if(deept(p->r)-deept(p->l)>1) {
            if(k>p->r->d)
                p=RR(p);
            else p=RL(p);
        }
    }
    p->deep=max(deept(p->l),deept(p->r))+1;
    return p;
}

int main() {
    int n;
    scanf("%d", &n);
    bst *root=NULL;
    while(n--) {
        int x;
        scanf("%d", &x);
        root=InsertT(root,x);
    }
    printf("%d", root->d);
    return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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