【蓝桥杯】显示二叉树

java实现第六届蓝桥杯显示二叉树 显示二叉树 题目描述 排序二叉树的特征是: 某个节点的左子树的所有节点值都不大于本节点值。 某个节点的右子树的所有节点值都不小于本节点值。 为了能形象地观察二叉树的建立过程,小明写了一段程序来显示出二叉树的结构来。 class BiTree { private int v; private BiTree l; private BiTree r; ... 阅读详情

标题:显示二叉树

排序二叉树的特征是:
某个节点的左子树的所有节点值都不大于本节点值。
某个节点的右子树的所有节点值都不小于本节点值。

为了能形象地观察二叉树的建立过程,小明写了一段程序来显示出二叉树的结构来。

class BiTree
{
    private int v;
    private BiTree l;
    private BiTree r;

    public BiTree(int v){
        this.v = v;
    }

    public void add(BiTree the){
        if(the.v < v){
            if(l==null) l = the;
            else l.add(the);
        }
        else{
            if(r==null) r = the;
            else r.add(the);
        }
    }

    public int getHeight(){
        int h = 2;
        int hl = l==null? 0 : l.getHeight();
        int hr = r==null? 0 : r.getHeight();
        return h + Math.max(hl,hr);
    }

    public int getWidth(){
        int w = (""+v).length();
        if(l!=null) w += l.getWidth();
        if(r!=null) w += r.getWidth();
        return w;
    }

    public void show(){
        char[][] buf = new char[getHeight()][getWidth()];
        printInBuf(buf, 0, 0);
        showBuf(buf);
    }

    private void showBuf(char[][] x){
        for(int i=0; i<x.length; i++){
            for(int j=0; j<x[i].length; j++)
                System.out.print(x[i][j]==0? ' ':x[i][j]);
            System.out.println();
        }
    }

    private void printInBuf(char[][] buf, int x, int y){
        String sv = "" + v;

        int p1 = l==null? x : l.getRootPos(x);
        int p2 = getRootPos(x);
        int p3 = r==null? p2 : r.getRootPos(p2+sv.length());

        buf[y][p2] = '|';
        for(int i=p1; i<=p3; i++) buf[y+1][i]='-';
        for(int i=0; i<sv.length(); i++) 
        buf[y + 1][p2+i] = sv.charAt(i);  //填空位置
        if(p1<p2) buf[y+1][p1] = '/';
        if(p3>p2) buf[y+1][p3] = '\\';

        if(l!=null) l.printInBuf(buf,x,y+2);
        if(r!=null) r.printInBuf(buf,p2+sv.length(),y+2);
    }

    private int getRootPos(int x){
        return l==null? x : x + l.getWidth();
    }
}

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {       
        BiTree tree = new BiTree(500);
        tree.add(new BiTree(200));
        tree.add(new BiTree(509));
        tree.add(new BiTree(100));
        tree.add(new BiTree(250));
        tree.add(new BiTree(507));
        tree.add(new BiTree(600));
        tree.add(new BiTree(650));
        tree.add(new BiTree(450));
        tree.add(new BiTree(510));
        tree.add(new BiTree(440));
        tree.add(new BiTree(220));      
        tree.show();        
    }
}

对于上边的测试数据,应该显示出:

                  |
   /--------------500---\
   |                    |
/--200---\           /--509---\
|        |           |        |
100   /--250---\     507   /--600\
      |        |           |     |
      220   /--450         510   650
            |
            440

(如有对齐问题,请参考【图1.png】)

请分析程序逻辑,填写划线部分缺失的代码。

注意,只填写缺少的部分,不要填写已有的代码或符号,也不要加任何说明文字。

香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理,实时识别数字达到50fps 香橙派5采用了RK3588S,内置的NPU达到了6Tops的算力,博主这里记录一下自己的踩坑过程,好不容易做出来的不能以后忘记了(手动狗头)。这里博主还在B站上发布了效果视频,大家感兴趣的话可以看一下。其中解决了先验框标注位置不对,或者出现非常多的框的问题 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Tenyearsme
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