微机原理 序篇-物种起源

本文从AlphaGO谈起,回顾了计算机发展的历史,包括图灵机的理论基础、使用74系列芯片实现的简易图灵机、第一台可编程计算机ENIAC等。还介绍了冯诺依曼架构、普林斯顿结构与哈佛结构的区别及融合,并探讨了微机的发展历程,重点提及MCS-51与AVR等经典微控制器。

微机原理 序篇-物种起源 初稿


    由AlphaGO想起计算机的起源:


    图灵机及其数学理论:


    用74系列芯片实现简易图灵计算机:


    第一台可编程计算机 宾大-ENIAC:


    冯诺依曼:


    普林斯顿机与哈佛机:


    普林斯顿结构与哈佛结构在现实实现中的融合:


    微机的发展:


    MCS-51与AVR:


    最喜欢的片子 S3C2440A :

   


    to be continued....   系统结构 寻址 存储器 总线IO 中断...

### 二叉树后序遍历的算法思想 后序遍历是一种深度优先搜索策略,在访问二叉树中的节点时遵循 **左 -> 右 -> 根** 的顺序。这意味着对于任意节点,先递归处理其左子树,再递归处理右子树,最后才访问该节点本身。 #### 算法核心逻辑 在实现过程中,可以通过递归或迭代两种方式完成后序遍历。以下是具体解释: 1. **递归方法** 使用函数调用栈来隐式存储中间状态。每次递归进入一个节点时,按照左子树、右子树、当前节点的顺序依次处理[^1]。 2. **迭代方法** 迭代方法通过显式的栈结构模拟递归过程。由于后序遍历的结果是“左->右->根”,可以利用辅助栈将结果逆置为“根->右->左”的形式,最终反转得到正确序列[^3]。 --- ### 示例分析 假设输入如下二叉树: ``` 1 \ 2 / 3 ``` 对应的后序遍历输出应为 `[3, 2, 1]`。 #### 实现代码 以下是基于 Golang 和 Java 的后序遍历实现示例。 #### Golang 版本 (递归) ```go type TreeNode struct { Val int Left *TreeNode Right *TreeNode } func postorderTraversal(root *TreeNode) []int { var result []int helper(root, &result) return result } func helper(node *TreeNode, res *[]int) { if node == nil { return } helper(node.Left, res) // 左子树 helper(node.Right, res) // 右子树 *res = append(*res, node.Val)// 当前节点 } ``` #### Java 版本 (迭代) ```java import java.util.*; class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } public class Solution { public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); if (root == null) { return list; } Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<>(); stack.push(root); while (!stack.isEmpty()) { TreeNode x = stack.pop(); list.add(0, x.val); // 将当前节点插入到列表头部 if (x.left != null) { stack.push(x.left); } if (x.right != null) { stack.push(x.right); } } return list; } } ``` 上述代码展示了如何通过栈操作实现后序遍历,并确保最终结果满足“左->右->根”的顺序。 --- ### 中序与后序的关系 如果已知一棵二叉树的中序和后序遍历结果,则可以根据这些信息重建原始二叉树。这是因为后序遍历的最后一项总是根节点,而中序遍历可以帮助划分左右子树范围[^2]。 例如,假设有以下数据: - 后序遍历:`[D, E, B, F, C, A]` - 中序遍历:`[D, B, E, A, F, C]` 通过观察可知 `A` 是根节点(来自后序),从中序可得左侧部分属于左子树 (`D,B,E`),右侧部分属于右子树 (`F,C`)。以此类推逐步构建整棵树。 ---
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