九度oj 1176 树查找

本文介绍了一个简单的C++程序,用于输出二叉树特定层的所有节点。通过计算该层节点的起始位置并遍历这些节点,程序能够有效输出指定层的节点值。适用于初学者理解和实践二叉树层次遍历的概念。
本题要求输出树相应层的所有节点,故只需记录所有节点的值,并计算该层所有节点的下标即可。

#include<stdio.h>
#include<math.h>
using namespace std;
int main(){
	int n,buf[1001],d;
	while(scanf("%d",&n) != EOF){
		for(int i=1;i<=n;i++){           
			scanf("%d",&buf[i]);
		}
		scanf("%d",&d);
		int m;
		m=pow(2,d-1);                      	//第d层的第一个节点 
		if(m>n)	printf("EMPTY\n");         	//第d层无节点 
		else{
			while(m<n && m<pow(2,d)-1){    	//输出第d层第一个至倒数第二个节点 
			printf("%d ",buf[m]);          	//节点间用空格隔开 
			m++;
			}
			printf("%d\n",buf[m]);         	//最后一个节点,后面没有空格 
		}        
		
		
	} 
	return 0;
} 


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,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。
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