数据结构问题思考

ESP32 Arduino学习篇 (一) 引脚和串口的基本使用 简单来讲arduino就是通过源代码控制开发板的信号输入输出从而实现对一些电子元件的控制,例如LED灯,蜂鸣器,按键arduino程序首先来讲arduino程序是基于C语言,而实现类似对于LED灯和蜂鸣器的简单控制只需简单C语言知识即可实现。arduino程序是基于函数的,而在arduino的库有很多函数,我们只需要调用即可。arduino的程序主体是**setup()函数和loop()**函数以及其它在使用过程中需要构建的函数:setup()函数。 阅读详情

1、关于指针的空间分配malloc
问题背景:练习DS代码——将两个有序链表归并的算法

int main(){
	Linklist *L1,*L2,*L3,*p;
	<b>①L3 = (Linklist *)malloc(sizeof(Linklist));</b>
	<b>②L1 = IncreRearin();</b>
	<b>③IncreRearin(L2);</b>
	Merge(L1,L2,L3);
	p = L3->next;
	while(p!=NULL){
		cout<<p->data<<"\t";
		p=p->next;
	}
    return 0;
}

最开始,主函数在引用Merge函数时,传入的L3没有分配空间,而是在Merge子函数中利用malloc分配了空间,结果在分配空间时报错。主要错因:指针作为参数传递时,要在被调用函数中改变传入指针的值时,应该讲形参修改为指向指针的指针,并将传入参数从指针指向的地址改为该指针的地址,例如:

被调函数test():
void test(int **p)
{
*p = (int*)malloc(sizeof(int))
}
传入方式:
int *p;
test(&p);

以后要注意,在调用其它函数,将指针作为形参传入时,可以:
一、确保该指针有明确的地址,提前利用malloc分配好地址。
二、传入方式改为传指针地址,并将被调函数参数设为指向指针的指针

实际解决方法:
1、在定义.h头文件的时候,将创建单链表的函数设置为有返回值类型的如代码②,这样只用使指针在原函数中重新定向。
2、 在调用函数中提前利用malloc分配好地址,如代码①
3、 函数设置形式参数时,使用*&L传递(如: int *&p),因为这里传入的参数是指针指向的地址的参数(*&L 表示传入的参数用指向该参数地址的指针接收,而这里传入参数是指针指向变量的地址p,因此对指针取地址&p后得到该指针地址,再用指针指向该地址,也就是传入了指向指针的指针),因此这种形式类似于在被调函数中设置形参为指向指针的指针,如代码③。
4、与3类似,只是设置形参时直接设置为 int **p

2、关于指针的空间释放free
问题背景:编写程序要求释放指定树结点的子孙结点
通过以下代码实现:
思路说明:先序遍历查找到该节点——后序遍历删除该节点的子孙结点以及该节点。

void BLTreeFunction::DeleteNode(BLTree *&T,int x)
{
	BLTree *temp = T,*pre;
	TreeStack<BLTree> *stack;
	stack->initstack(stack);
	// 通过先序遍历找到结点 
	while(!stack->Empty()||temp)
	{
		if(temp)
		{
			if(x == temp->data)
				break;
			stack->push(temp);
			pre = temp;
			temp = temp->lchild;
		}
		else{
			temp = stack->pop();
			pre = temp;
			temp = temp->rchild;
		}
	}
	if(temp->data != x)
	{
		cout<<"结点不存在!";
		return;
	}
	// 找到该节点
	while(!stack->Empty())
		stack->pop(); // 清空栈中元素
	// 通过后序遍历删除结点及其子孙结点
	BLTree *r=NULL; 
	while(temp||!stack->Empty())
	{	
		if(temp)
		{
			stack->push(temp);
			temp = temp->lchild; 
		}
		else
		{
			temp = stack->pop();
			stack->push(temp);
			if(temp->rchild&&temp->rchild!=r)
			{
				temp = temp->rchild;
			}
			else
			{
				temp = stack->pop();
****(1)*************************free(r);*******************************************
				r = temp;
				temp = NULL;
			}//if(temp->rchild&&temp->rchild!=r) else
		}//if(temp) else
	}//while(!stack->Empty()||temp)
****(2)**************************************************************************
	if(pre->lchild == r)
		pre->lchild = NULL;
	else if(pre->rchild == r)
		pre->rchild = NULL;
	free(r);
	r->lchild = r->rchild = NULL;
}

发现执行(1)处的free语句之后,若不执行(2)处的代码,再次遍历该树的时候,结点依然可以访问,只是部分节点data出现乱码。在(1)处代码后添加cout语句,在每次释放结点时输出提示信息,检验发现程序执行正常。
正解:C语言中利用free释放空间后,只是告诉编译器这个内存自己不需要了,但要是有指针指向该内存,内存中的内容依旧可读。但该内存可能被用作于其他内容,因此可能部分出现乱码。
以后在每次释放结点之后,应该添加语句将指向该内存的指针赋值为NULL(或指向其他未释放的内存)。

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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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十年磨一剑,沉淀…… 1907

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为什么学习数据结构和算法?我认为有3点比较重要 1.直接好处是能够写出性能更优的代码。 2.算法,是一种解决问题的思路和方法,有机会应用到生活和事业的其他方面。 3.长期来看,大脑思考能力是个人最重要的核心竞争力,而算法是为数不多的能够有效训练大脑思考能力的途径之一。 ...

夜雨寒霜 458

数据结构(树转线性)最近公共祖先

最近公共祖先问题(本文内容来源于何林的《数据结构关系的简化》) 比较机智的构造一个数据结构,讲树简化成线性的. (下图来自《数据结构关系的简化》--何林) 找祖先,就是两个点之间深度最小的(●'◡'●) To put it another way, that is 从叶子把父节点剖开两半,分别放在左和右。如果叶子结点有siblings的话如(4,5,6)那就每个

T_Trobot的博客 556
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一颗橡树
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