binary tree

//BTree_Ergodic:main.cpp	二叉树遍历算法练习
//time:		2014.12.01 19:10
//author:	chaolee

/*********************************************************************************/
//头文件包含处
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

/*********************************************************************************/
//自定义数据类型声明处

//定义节点最大个数
#define MaxNode 20

//节点数据类型
typedef char ElemType;

//二叉树节点类型
typedef struct btnode{
	ElemType data;
	btnode * lchild;
	btnode * rchild;
}BtNode;

//二叉树栈
typedef struct{
	BtNode * stack[MaxNode];	//栈区
	int top;					//栈顶指针
}BTreeStack;


/*********************************************************************************/
//自定义函数声明处

//从括号表述法创建二叉树(使用栈进行实现)
bool CreateBTreefromBracketNotation(BtNode * &r,char * btStr){
	BTreeStack bts;
	bts.top=-1;						//初始化栈

	int i=0,k=0;					//i用于保存串的偏移量,k用于标记处理栈顶的左指针还是右指针
	char ch;						//ch用于保存括号表示法串的字符
	BtNode * temp=NULL;				//temp用于保存待处理的节点
	while((ch=*(btStr+i))!='\0')	//循环扫描串,并将字符存到ch
	{
		switch(ch){
		case '(':					//将子树根节点进栈,准备处理根节点左指针
			bts.stack[++bts.top]=temp;
			k=1;
			break;
		case ')':					//子树根节点出栈
			bts.top--;
			break;
		case ',':					//准备处理子树根节点右指针
			k=2;
			break;
		default:					//处理数据节点
			temp=(BtNode *)malloc(sizeof(BtNode));
			temp->data=ch;
			temp->lchild=temp->rchild=NULL;
			switch(k){
			case 0:
				r=temp;
				break;
			case 1:
				bts.stack[bts.top]->lchild=temp;
				break;
			case 2:
				bts.stack[bts.top]->rchild=temp;
				break;
			}
			break;
		}
		i++;
	}
	return true;
}

//根据括号表示法计算子树的长度
int FindLenofSon(char * s,int Len){
	char ch;			//ch用于保存单位串
	int i=0,match=0;	//i用于记录偏移长度,match用于保存状态
	if(*(s+1)==')'||*(s+1)==',')
		return 1;
	
	for(i=1;i<Len;i++){
		ch=*(s+i);
		if(ch=='(')
			match++;
		else if(ch==')'){
			match--;
			if(match==0)
				break;
		}
	}
	return i+1;
}

//从括号表述法创建二叉树(递归实现)
void CreateBTreefromBracketNotation2(BtNode * &r,char * btStr, int len){
	if(len<=0)
		return;
	r=(BtNode *)malloc(sizeof(BtNode));
	r->data=*btStr;
	
	int offset1=FindLenofSon(btStr+2,len-2);

	CreateBTreefromBracketNotation2(r->lchild,btStr+2,offset1);

	if(len-3-offset1<=0)
		return;
	else{
		int offset2=FindLenofSon(btStr+offset1,len-2-offset1);

		CreateBTreefromBracketNotation2(r->rchild,btStr+2+offset1,offset2);
	}

}

/*********************************************************************************/
//主函数
int main()
{
	char * BracketNotationStr="a(b(d,e))";

	BtNode * root=NULL,* root2=NULL;

	CreateBTreefromBracketNotation(root,BracketNotationStr);

	CreateBTreefromBracketNotation2(root2,BracketNotationStr,strlen(BracketNotationStr));

	system("PAUSE");
	return 0;
}


/************************************/
//说明:
//在本例中括号表示法如果右子树不存在则不需要打逗号
/************************************/

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
<think>我们被要求详细介绍二叉树(binary tree)。结合用户提供的引用内容,我们可以从以下几个方面展开: 1. 二叉树的定义和基本概念(包括节点、根、子树等) 2. 二叉树的性质(如第i层最多有2^(i-1)个节点,深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点等) 3. 特殊类型的二叉树(满二叉树、完全二叉树、完美二叉树等,注意引用[3]中提到的术语区别) 4. 二叉树的存储结构(通常用链式存储,如引用[1][2][4]中的节点结构) 5. 二叉树的遍历(深度优先:前序、中序、后序;广度优先:层次遍历) 6. 二叉树的构建(如引用[1]中的手动构建和引用[4]中的插入构建) 7. 二叉树的应用 由于用户要求详细,我们将每个部分都进行适当的展开。 注意:用户提供的引用中,引用[3]提到了满二叉树和完全二叉树的区别,并引入了完美二叉树的概念,我们需要明确这些术语。 下面开始组织内容: </think>### 二叉树(Binary Tree)详解 二叉树是一种重要的非线性数据结构,其特点是每个节点最多有两个子节点:**左子节点**和**右子节点**。这种结构天然支持递归定义,在算法设计和数据处理中具有广泛应用。 --- #### 一、二叉树核心概念 1. **节点结构** 每个节点包含三个部分: ```java class TreeNode { int data; // 节点存储的数据 TreeNode left; // 左子节点指针 TreeNode right; // 右子节点指针 } ``` 引用示例代码:[^4] 2. **基本术语** - **根节点(Root)**:树的起始节点(如`tree.root`)[^1] - **叶子节点(Leaf)**:左右子节点均为空的节点 - **深度(Depth)**:从根节点到当前节点的路径长度 - **高度(Height)**:从当前节点到最深叶子节点的路径长度 - **度(Degree)**:节点的子节点数量(二叉树中最大为2) 3. **特殊二叉树类型** | 类型 | 定义 | 示例 | |------|------|------| | **满二叉树(Full Binary Tree)** | 每个节点有0或2个子节点 | `A(B,C)` | | **完全二叉树(Complete Binary Tree)** | 除最后一层外全满,最后一层从左向右填充 | `A(B(D,E),C(F))` | | **完美二叉树(Perfect Binary Tree)** | 所有叶子节点在同一层,且每层都被填满 | `A(B(D,E),C(F,G))` [^3] | --- #### 二、二叉树存储结构 1. **链式存储(主流方式)** - 节点通过指针链接(如上文Java代码实现)[^4] - 优点:动态内存分配,插入删除灵活 - 缺点:指针占用额外空间 2. **顺序存储(数组实现)** - 根节点索引:`i=0` - 左子节点索引:`2i+1` - 右子节点索引:`2i+2` - 适用场景:完全二叉树存储优化 --- #### 三、二叉树遍历算法 1. **深度优先遍历(DFS)** ```java // 前序遍历:根 → 左 → 右 void preOrder(TreeNode node) { if (node == null) return; System.out.print(node.data + " "); // 访问根 preOrder(node.left); // 遍历左子树 preOrder(node.right); // 遍历右子树 } ``` - **中序遍历**:左 → 根 → 右(二叉搜索树可输出有序序列)[^1] - **后序遍历**:左 → 右 → 根(常用于表达式树求值) 2. **广度优先遍历(BFS)** 使用队列实现层次遍历: ```java void levelOrder(TreeNode root) { Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); queue.add(root); while (!queue.isEmpty()) { TreeNode node = queue.poll(); System.out.print(node.data + " "); if (node.left != null) queue.add(node.left); if (node.right != null) queue.add(node.right); } } ``` --- #### 四、二叉树构建方法 1. **手动构建(静态)** 直接连接节点(适用于固定结构): ```java BinaryTree tree = new BinaryTree(); tree.root = new Node(1); tree.root.left = new Node(2); tree.root.right = new Node(3); // 引用[1]示例 ``` 2. **插入构建(动态)** 根据规则递归插入(如二叉搜索树): ```java void insert(TreeNode node) { if (root == null) root = node; else if (node.data < current.data) current.left = insert(current.left, node); else current.right = insert(current.right, node); } // 引用[4]逻辑简化版 ``` --- #### 五、二叉树关键性质 1. **节点数量关系** - 第 $i$ 层最多有 $2^{i-1}$ 个节点 - 深度为 $k$ 的树最多有 $2^k - 1$ 个节点 2. **高度与节点关系** 对于 $n$ 个节点的二叉树: - 最小高度:$\lfloor \log_2n \rfloor + 1$ - 最大高度:$n$(退化为链表) 3. **特殊性质** 在二叉搜索树中(BST): - 左子树所有节点值 $<$ 根节点值 - 右子树所有节点值 $>$ 根节点值 --- #### 六、二叉树应用场景 1. **数据检索**:二叉搜索树实现$O(\log n)$查找 2. **表达式解析**:算术表达式的语法树表示 3. **文件系统**:目录树结构建模 4. **游戏AI**:决策树实现行为选择 5. **压缩算法**:哈夫曼编码构建最优前缀树 ---
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