二叉树的遍历

使用FloodRisk2插件进行洪水风险评估 入汛以来,长江流域持续的强降雨使得沿岸多地成为洪水风险极高地区,抗洪、抢险、救灾继新冠病毒之后成为又一个攻坚阵地。如何科学地评估洪水风险,是快速决策的关键。 实际生活中,根据风险是否可控,一般将洪水风险大致分为两类:一类是通过数据分析可以得出其发生的可能性和后果,如强降雨引发的区域性洪水、水库/大坝溃决洪水等。这类洪水可以通过有关资料分析和设定一定条件计算得到可能的损失后果,也就是说,风险可以预判。另一类洪水风险基本是未知的,如滑坡堵塞河道形成堰塞湖引发的洪水,无法预知事件发生的地点和规模,具体的洪水风险无 阅读详情

遍历的概念:
“遍历”: 沿某条搜索路径巡访二叉树的结点, 使每个结点均被访问一次, 且仅被访问一次。

用L、D、R表示遍历左子树、访问根结点、遍历右子树,
先左后右的遍历算法:(命名即根据访问根结点的先后次序)
先序遍历:DLR
中序遍历:LDR
后序遍历:LRD

先序遍历思路:
- 若为空树,则空操作
1. 访问根结点
2. 先序遍历左子树
3. 先序遍历右子树

中序遍历思路:
- 若为空树,则空操作
1. 先序遍历左子树
2. 访问根结点
3. 先序遍历右子树

后序遍历思路:
- 若为空树,则空操作
1. 先序遍历左子树
2. 先序遍历右子树
3. 访问根结点

按层次遍历思路:(借助队列先进先出的特性)
1. 初始化队列(置队空)
2. 将树的根指针入队(队列存储类型为树的结点的指针类型)
3. 循环(当满足“队列非空”时执行下面操作)
- 取出队头元素(即队头位置存的结点指针)
- 打印队头元素所指结点的key值
- 若该队头元素所指结点的左孩子非空,入队
- 若该队头元素所指结点的右孩子非空,入队

数据存储结构:

typedef struct BiTree{
    ElemType key;//结点值
    struct BiTree *left;//左孩子
    struct BiTree *right;//右孩子
    struct BiTree *p;//双亲
}BiTNode,*BiTree;
代码实现

1.先序遍历

void PreOrder(BiTree bt)
{
    if(bt!=NULL)//根指针为bt
    {
        printf("%d",bt->key);//访问根结点
        PreOrder(bt->left);//遍历左子树
        PreOrder(bt->right);//遍历右子树
    }
}

2.中序遍历

void InOrder(BiTree bt)
{
    if(bt!=NULL)//根指针为bt
    {
        InOrder(bt->left);//遍历左子树
        printf("%d",bt->key);//访问根结点
        InOrder(bt->right);//遍历右子树
    }
}

3.后序遍历

void PostOrder(BiTree bt)
{
    if(bt!=NULL)
    {
        PostOrder(bt->left);//遍历左子树
        PostOrder(bt->right);//遍历右子树
        printf("%d",bt->key);//访问根结点
    }
}

4.按层次遍历

void LevelOrderTraverse(BiTree T)//传入根指针
{
    if(T)
    {
        Queue *Q;//定义一个队列指针Q
        BiTree temp;//定义一个中间变量存取出来的指针
        InitQueue(Q);//队列初始化 置队空
        EnQueue(Q,T);
        while(!QueueEmpty(Q))//当队列Q非空时
        {
            temp=DeQueue(Q);//temp存队头指针
            printf("%d",temp->data);//打印队头指针指向的结点的key值
            if(temp->left)
                EnQueue(Q,temp->left);
            if(temp->right)
                EnQueue(Q,temp->right);

        }
    }
}

说明:
这里的队列初始化、入队、出队、判队空具体函数实现看“栈与队列”那一part,不同的是,这里的队列里存的元素类型为树的结点的指针类型BiTree。

遍历算法应用举例
  1. 统计二叉树中叶子结点的个数
    思路:
    先序(中序或后序)遍历二叉树,在遍历过程中查找叶子结点并计数。需在遍历算法中新增一个计数的操作,并把Visit操作(此处是printf)改为,若是叶子结点,则计数器加1.
void Leaves(BiTree bt)
{
    if(bt!=NULL)
    {
        if(bt->left==NULL&&bt->right=NULL)/*若是叶子结点时*/            
        count++;//计数器+1
        Leaves(bt->left);
        Leaves(bt->right);
    }
}

Notes:
1.count设为保存叶子结点数目的全局变量,调用之前初始化值为0
如果将Leaves函数返回值设成int,递归调用时有问题。
2.不论是先序、中序还是后序遍历,求叶子结点数目都是上面的代码,因为该树或其子树的根结点一定不是叶子结点,而if语句的操作只有满足是叶子结点才执行,且总的顺序是从左至右。

  1. 求二叉树的深度
    思路:
    首先分析二叉树的深度与它左右子树深度之间的关系。
    二叉树深度应为其左、右子树深度的最大值加1。按后序遍历编写深度函数,先分别求得左、右子树深度,再将其中的Visit操作(此处是printf)改为:
    深度=左、右子树深度最大值+1
    (因为要先求左子树和右子树的深度,再进行max操作,故按后序遍历)
int PostDepth(BiTree bt)
{
    int left_h,right_h,max_h;
    if(bt==NULL)
    return 0;//空树返回0
    left_h=PostDepth(bt->left);//求左子树深度
    right_h=PostDepth(bt->right);//求右子树深度
    max_h=left_h>right_h?left_h:right_h;//左子树和右子树深度较大值
    return max_h+1;//返回树的深度
}
基于STM32的宠物智能照护嵌入式系统设计 嵌入式系统是实现物联网终端设备本地化感知、决策与执行的核心技术载体,其关键在于多传感器融合、低功耗执行控制与轻量级云边协同。本文围绕环境监测(温湿度、烟雾、余粮)、机电执行(步进电机食盘、继电器风扇)和可靠通信(MQTT+ESP8266)三大技术主线,深入解析STM32F103在资源约束下的外设调度策略、ADC采样抗干扰设计、DHT11时序精准控制及HX711称重滤波算法等工程实践要点。系统强调本地闭环优先原则,确保离线基础功能可用,同时通过阿里云IoT平台实现远程监控与告警联动,为中小型智能硬件项目提供可 阅读详情

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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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还是应该要努力的(12点前睡觉!!!!! 1025

二叉树的创建以及遍历

**二叉树的存储方式有两种,一种是以链表的方式进行存储,一种是以数组的方式进行存储*当以数组的方式进行存储的时候,要注意节点之间的关系,假设根节点的位置为POS那么左子树的位置就是*2*POS+1,右子树的位置就是2*POS+2。正是由于这层关系,当二叉树不是满二叉树的时候,使用数组进行存储*是非常的浪费空间的,空间的利用率较低。*当以链表的方式存储二叉树的时候,每一个二叉树节点都含有一个左孩子指针和一个右孩子指针,两个指针分别*指向相应的节点,节省空间,并且更容易使用。*/...

qq_51725723的博客 2720
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Peggy_Chang
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