二叉树的 前序 || 中序 || 后序遍历

利用NURBS曲线进行点云曲面拟合算法 点云拟合曲面算法是将点云数据拟合成一个二次或高次曲面模型的算法。这种算法主要用于三维模型重建、计算机视觉、机器人感知、医学图像处理等领域。最小二乘法(Least Squares Method):通过最小化点到曲面距离的平方和来拟合曲面模型。三角剖分算法(Triangulation-Based Method):将点云构建成三角网格,再拟合成曲面模型。隐式曲面算法(Implicit Surface Method):通过定义一个隐式函数来表示曲面,然后用点云数据来估计隐式函数的系数。 阅读详情

直奔代码:

  1 ///前序遍历:先遍历根节点,再遍历左子树,最后遍历右子树
  2 /*
  3 #include <bits/stdc++.h>
  4 using namespace std;
  5 
  6 struct tree
  7 {
  8     struct tree *left;
  9     int date;
 10     struct tree *right;
 11 };
 12 typedef struct tree treenode;
 13 typedef struct tree * b_tree;
 14 
 15 b_tree add(b_tree root, int node)    ///插入结点+
 16 {
 17     b_tree newnode;
 18     b_tree currentnode;
 19     b_tree parentnode;
 20 
 21     newnode = (b_tree)malloc(sizeof(treenode));
 22     newnode->date = node;
 23     newnode->left = NULL;
 24     newnode->right = NULL;
 25 
 26     if(root == NULL)         ///第一个结点建立
 27         return newnode;
 28     else
 29     {
 30         currentnode = root; ///储存当前结点
 31         while(currentnode != NULL)     ///当前结点不为空
 32         {
 33             parentnode = currentnode;  ///储存父结点
 34             if(currentnode->date > node)
 35                 currentnode = currentnode->left;  ///左子树
 36             else
 37                 currentnode = currentnode->right; ///右子树
 38         }
 39         if(parentnode->date > node)
 40             parentnode->left = newnode;
 41         else
 42             parentnode->right = newnode;
 43     }
 44     return root;
 45 }
 46 
 47 b_tree create(int *data, int len)
 48 {
 49     int i;
 50     b_tree root = NULL;
 51     for(int i = 1; i <= len; i++)
 52     {
 53         root = add(root, data[i]);
 54     }
 55     return root;
 56 }
 57 
 58 void print(b_tree root)
 59 {
 60     if(root != NULL)
 61     {
 62         cout << root->date << ' ';
 63         print(root->left);
 64         print(root->right);
 65     }
 66 }
 67 
 68 int main()
 69 {
 70     int N;
 71     b_tree root = NULL;
 72     cin >> N;
 73     int node[N+1];
 74     for(int i = 1; i <= N; i++)
 75         cin >> node[i];
 76     root = create(node, N);
 77     print(root);
 78     cout << endl;
 79     return 0;
 80 }
 81 */
 82 
 83 
 84 ///中序遍历:先遍历左子树,再遍历根结点,最后才遍历右子树
 85 /*
 86 void print(b_tree root)
 87 {
 88     if(root != NULL)
 89     {
 90         print(root->left);
 91         cout << root->date << ' ';
 92         print(root->right);
 93     }
 94 }
 95 */
 96 
 97 ///后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后才遍历根结点
 98 /*
 99 void print(b_tree root)
100 {
101     if(root != NULL)
102     {
103         print(root->left);
104         print(rooy->right);
105         cout << root->date << ' ';
106     }
107 }
108 */

 

基于Simulink的强化学习(DQN)自主调节占空比 摘要:本文介绍了一种基于Simulink的强化学习(DQN)方法,用于Buck变换器的自主占空比调节。通过建立马尔可夫决策过程模型,设计了包含状态、动作和奖励函数的强化学习框架,并在Simulink中实现了Buck主电路、RL接口模块和DQN智能体的集成。实验表明,相比传统PID控制,DQN方法在负载突变和输入跌落等复合扰动下表现出更好的鲁棒性,电压超调小于1%,恢复时间缩短至0.3ms。文章还详细讨论了关键设计技巧、工程挑战及对策,并提出了多目标优化、先进算法应用等扩展方向,为智能电源控制提供了新思路。 阅读详情

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