学习笔记,关于二叉树。

关于满二叉树:
  1. 如果一颗树深度为d,最大层数为k;
  2. 它的叶子数是: 2^(d-1);
  3. 第k层的节点数是: 2^(k-1);
  4. 总节点数是: 2^k-1 (2的k次方减一)
  5. 总节点数一定是奇数。
关于二叉树的遍历:
  1. 先序遍历:根节点——左子树——右子树
  2. 中序遍历:左子树——根节点——右子树
  3. 后序遍历:左子树——右子树——根节点
  4. 已知先序或后序,又知中序,则可以确定唯一的二叉树
  5. 因为先序和后序只反映了节点间的父子关系,没有反映出左右关系。
持续更新...
------------------------------------N久之后再战的分割线--------------------------------------------
一生之敌二叉树。。。我来更新了。。。 
满二叉树一定是完全二叉树,完全二叉树不一定是满二叉树。
树的度的意思是是树中结点最大的度。
各度的结点数量之和=各度*各度的结点数+1(左边是结点总数,右边边数+1也是结点总数)。用这个可以解决计算结点的问题。
物理结构为数组,逻辑结构为树。

----------------------------------------3个小时后的更新---------------------------------------------
二叉树的JAVA代码实现,先序遍历中序遍历和后序遍历。


/**
 * Created by Administrator on 2017/8/28.
 */
public class BinaryTree {


    private Node root;


    public Node getRoot() {
        return root;
    }

    public void createMyTree() {
        root = new Node(1);
        Node nodeB = new Node(2);
        Node nodeC = new Node(3);
        Node nodeD = new Node(4);
        Node nodeE = new Node(5);
        Node nodeF = new Node(6);
        Node nodeG = new Node(7);
        root.left = nodeB;
        root.right = nodeC;
        nodeB.left = nodeD;
        nodeB.right = nodeE;
        nodeC.left = nodeF;
        nodeC.right = nodeG;

    }

    public static void preOrderRecur(Node head) {
        if (head == null) {
            return;
        }
        System.out.print(head.value + " ");
        preOrderRecur(head.left);
        preOrderRecur(head.right);
    }

    public static void inOrderRecur(Node head) {
        if (head == null) {
            return;
        }
        inOrderRecur(head.left);
        System.out.print(head.value + " ");
        inOrderRecur(head.right);
    }

    public static void posOrderRecur(Node head) {
        if (head == null) {
            return;
        }
        posOrderRecur(head.left);
        posOrderRecur(head.right);
        System.out.print(head.value + " ");
    }

    public static void main(String[] args) {
        BinaryTree tree = new BinaryTree();
        tree.createMyTree();
        System.out.print("先序遍历:");
        preOrderRecur(tree.getRoot());
        System.out.println();
        System.out.print("中序遍历:");
        inOrderRecur(tree.getRoot());
        System.out.println();
        System.out.print("后序遍历:");
        posOrderRecur(tree.getRoot());
    }

}

class Node {
    public int value;
    public Node left;
    public Node right;

    public Node() {

    }

    public Node(int value) {
        this.value = value;
    }
}
控制台打印:
先序遍历:1 2 4 5 3 6 7 
中序遍历:4 2 5 1 6 3 7 
后序遍历:4 5 2 6 7 3 1 


【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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