简单的一个二叉树的模版

本文介绍了一种二叉搜索树的基本操作实现方法,包括插入、查找和删除节点的功能。通过对这些基本操作的具体代码实现,读者可以更好地理解和掌握二叉搜索树的工作原理。

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

PS:这个模版的删除部分还不是特别理解,先记下来

struct node{
    int val;
    node *lch, *rch;
};

node *insert(node *p, int x){
    if(p == NULL){
        node *q = new node;
        q->val = x;
        q->lch = q->rch = NULL;
        return q;
    }
    else{
        if(x < p->val)
            p->lch = insert(p->lch, x);
        else
            p->rch = insert(p->rch, x);
        return p;
    }
}

bool find(node *p, int x){
    if(p == NULL)
        return false;
    else if(x == p->val)
        return true;
    else if(x < p->val)
        return find(p->lch, x);
    else
        return find(p->rch, x);
}

node *remove(node *p, int x){
    if(p == NULL)
        return NULL;
    else if(x < p->val)
        p->lch = remove(p->lch, x);
    else if(x > p->val)
        p->rch = remove(p->rch, x);
    else if(p->lch == NULL){
        node *q = p->rch;
        delete p;
        return q;
    }
    else if(p->lch->rch == NULL){
        node *q = p->lch;
        q->rch = p->rch;
        delete p;
        return q;
    }
    else{
        node *q;
        for(q = p->lch; q->rch->rch != NULL; q = q->rch){
            node *r = q->rch;
            q->rch = r->lch;
            r->lch = p->lch;
            r->rch = p->rch;
            delete p;
            return r;
        }
    }
    return p;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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